可以看出, 重构信号与原始信号几乎一模一样, 无论是在信号平缓处或是信号突变处都得到了很好的恢复, 计算得到的信号重构误差也几乎成一条数值等于零的直线, 说明年重构信号与原始信号之间几乎没有信号的损失; 此外, 通过计算得知原始信号与重构信号相关系数为l, 两信号均方根误差为6. 07 x 10"9 , 绝对误差为3. 9 0x 10- 7 ,这些数据都说明了经过小波变换分解、 重构之后的信号几乎与原始信号一模一样, 信号得到了完整地恢复, 几乎没有信号损失。 由此证明了利用小波变换对E H _ 4 时间序列数据进行分解、 重构等工作是可行的。 桂林理工大学硕士学位论文4 . 2小波分析去噪原理与方法通常情况下, 一个含噪声的一维信号的模型可以表示成如下的形式【32】 :s( f )= 厂( f )+ 仃・e( f )'i= 0, …, 刀一1( 4. 1)其中, f 【i)为真实信号; e( i)为噪声; s( i)为含噪声的信号。