摘要：算法用于从噪声数据中提取关键特征并进行信号重建，基于多级平稳小波变换技术，通过两级分解和重建过程实现信号的深度分析。首先，系统对输入信号进行预处理，通过填充确保信号长度满足小波变换的要求。然后，系统执行多级小波分解，将信号分解为不同尺度的近似系数和细节系数。为
算法用于从噪声数据中提取关键特征并进行信号重建，基于多级平稳小波变换技术，通过两级分解和重建过程实现信号的深度分析。首先，系统对输入信号进行预处理，通过填充确保信号长度满足小波变换的要求。然后，系统执行多级小波分解，将信号分解为不同尺度的近似系数和细节系数。为了有效去除噪声，系统通过生成纯噪声信号并分析其小波系数来估计各个尺度上的噪声水平，然后基于这些估计应用自适应阈值处理。在重建阶段，系统使用截断后的系数进行逆变换，恢复去噪后的信号。系统还实现了盲品质因数评估方法，通过综合考虑信号粗糙度、噪声比和相对噪声不均匀度三个指标，自动选择最适合特定信号的小波基函数。最后，系统采用基于统计的方法检测信号中的特征峰，通过计算信号的均方根和基线水平，识别出信噪比超过设定阈值的显著特征。整个流程实现了从噪声信号中自动提取关键信息的完整解决方案。
开始│↓信号预处理与长度调整│↓多级平稳小波变换分解│↓纯噪声信号生成与噪声估计│↓基于噪声估计的系数阈值处理│↓多级逆小波变换重建信号│↓盲品质因数(BFOM)计算与评估│↓选择最佳小波基函数│↓特征峰检测与定位│↓结果可视化与输出│↓结束算法详细步骤：
第一步：信号预处理与参数设置
对输入信号进行必要的长度调整，通过填充确保信号长度满足小波变换的数学要求，同时设置算法运行所需的各种参数，包括分解尺度、置信水平、噪声估计参数等。
第二步：多级小波分解与噪声估计
使用平稳小波变换将信号分解为多个尺度的系数，同时生成纯噪声信号并分析其小波系数特性，以估计各个尺度上的噪声水平。
第三步：自适应阈值处理
基于噪声估计结果，对各个尺度的小波系数应用自适应阈值处理，保留显著信号成分，抑制噪声成分。
第四步：信号重建与品质评估
使用处理后的系数进行逆小波变换，重建去噪后的信号，并计算盲品质因数评估重建质量。
第五步：最优小波基选择
通过比较不同小波基函数的处理结果，基于盲品质因数自动选择最适合当前信号特征的小波基函数。
第六步：特征提取与定位
在重建信号上应用统计方法检测显著特征峰，通过计算信号的均方根和基线水平，识别信噪比超过设定阈值的特征位置。
第七步：结果可视化与输出
生成包含原始信号、噪声信号、重建信号和检测特征的综合性可视化结果，并输出关键处理参数和检测结果。
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工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任
《中国电机工程学报》优秀专家，《控制与决策》，《系统工程与电子技术》，《电力系统保护与控制》，《宇航学报》等EI期刊审稿专家，担任《计算机科学》，《电子器件》 ， 《现代制造过程》 ，《电源学报》，《船舶工程》 ，《轴承》 ，《工矿自动化》 ，《重庆理工大学学报》 ，《噪声与振动控制》 ，《机械传动》 ，《机械强度》 ，《机械科学与技术》 ，《机床与液压》，《声学技术》，《应用声学》，《石油机械》，《西安工业大学学报》等中文核心审稿专家。
擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
来源：小李看科技
