为了从含噪信号x（i）中对信号进行处理，将真实信号f（i）进行还原，可利用噪声同信号在小波变换下特性的不同，通过处理小波分解系数实现信号同噪声的分离。通常而言，实际应用过程中，有用信号常为低频信号或较为平稳的信号，而噪声信号通常为高频信号。因此，可先对含噪声的信号进行小波分解，可将其分解为高频部分与低频部分，然后将低频部分再次分解为高频部分与低频部分，依次类推，即可得到任意尺度的低频系数与高频小波系数。经小波分解后，有用信号的小波变换系数要大于噪声的小波变换系数，因此，可找到合适的K作为阈值，一旦小波系数小于K时，可认为此小波系数主要由噪声引起，而当小波系数超过该阈值时，可认为此时的小波系数是由信号引起的，即实现了信号的处理及信噪分离。

　　基于小波变换法的信号处理包括如下步骤：

　　1）先对信号进行小波分解，得出小波系数；

　　2）对噪声进行估计，并进行K值的选取，对小波系数进行K值操作，以得出新的小波系数；

　　3）采用新的小波系数重构即可得到处理过后的有用信号。

　　2.2K值的选取

　　对于长度为N的含噪信号X而言（设N=2J），采用正交小波变换算法可得出低分辨率L（0≤L

　　经过小波转换法处理之后的小波系数同低频系数再进行小波逆变换，即可获得原信号估计值，并达到了去噪等效果。

　　3结论

　　随着我国石油工业的逐步发展，对于输油管道的要求也越来越高，因此，必须采用有效的泄露检测技术来加强管道泄漏的监测力度，提高其输送管理水平，将经济损失将至最低水平，实现更高的经济效益和社会效益，为推动我国油田的现代化管理提供技术支持。

　　参考文献

　　[1]罗伟，张奎，杨艳.输油管道泄漏信号去噪的研究[J].科学技术与工程，2011，11（7）：1601-1604.

　　[2]刘明亮，孙来军，乔常明，等.基于小波的输油管道泄漏信号去噪处理[J].现代电子技术，2009，32（23）：127-129.

　　[3]吴荔清，娄胜南.小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用[J].科学技术与工程，2007，7（21）：5658-5661.