小波软、硬阈值消噪方法及其折衷算法根据小波系数估计方法的不同，小波消噪可分为软阈值法和硬阈值法。若取K=R2lg（N）或者其它经验数值，硬阈值小波系数估计方法定义为：w^j，k=wj，k|wj，k|K0|wj，k| 因此可以对软、硬阈值消噪进行改进，取其折衷方法，具体操作即在替代值中加一折衷量AK，可以设A为折衷系数：w^j，k=sign（wj，k）（|wj，k|-aK）|wj，k|K0|wj，k| 小波分析方法在排烟风机振动信号消噪中的应用现就风机前端轴承水平方向所测得的振动加速度原始信号进行消噪分析与比较。信号采样频率为4096Hz，数据量为20480，由于小波分析使用到的小波函数具有不唯一性，同一工程问题使用不同的小波函数进行分析有时结果相差甚远，所以最优小波函数的选择成为小波分析用于实际中的一个难点问题<4-5>.因此，本文首先根据对实际数据的处理效果进行对照分析来选择小波函数，所示为风机振动信号在5种不同小波函数作用下的软阈值消噪效果<6>.
结论小波分析方法是继傅里叶变换后，对含有大量干扰和噪声信号进行处理的又一种较好的分析工具。本文以排烟风机的复杂振动信号为对象，研究了小波软硬阈值消噪方法及小波函数选取方法在处理风机噪声信号中的应用，并深入研究了软硬阈值折衷算法，并通过信号的真实性和光滑性确定折衷系数，为工业生产领域信号检测与噪声消除又提供一条途径。
