基于小波方差分解的混沌时间序列噪声估计和阈值去噪

针对小波噪声处理时重视信号的分解而忽略噪声特性的问题,利用小波变换的方差分解功能对白噪声的小波系数方差进行分析,提出一种新的小波噪声估计和阈值去噪方法。该方法以时间序列第一、二层的小波方差来估计噪声水平,通过计算出噪声方差在各层小波系数上的分布来确定软阈值。对Lorenz、Chen等混沌系统的仿真结果表明,该方法有较好的效果。其后对上证指数和上海天然胶期货日收盘价序列进行去噪处理,验证了该方法的有效性。