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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于最优小波基和改进小波阈值函数的电能数据降噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115618204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211299583.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于最优小波基和改进小波阈值函数的电能数据降噪方法是由南余荣;徐勇;王满意;潘聪;南方瑶;赵士超设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最优小波基和改进小波阈值函数的电能数据降噪方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于最优小波基和改进小波阈值函数的直流电能数据降噪方法。首先依据噪声功率和噪声功率差确定采样信号在不同小波基下的最佳分解层数，在此基础上利用信噪比、均方根误差、互相关性作为评判指标，确定最优小波基。然后，选择最优小波基对采样信号进行最佳层数分解，获得一组小波系数。利用本发明中的改进阈值函数和阈值选取准则对各层细节系数和最后一层近似系数进行阈值量化处理。最后将剩余系数进行逆小波变换，获得降噪信号。实验证明，最优小波基和分解层数选取方法具有可行性，并且本发明相较于传统阈值函数降噪效果更佳，更有利于保留信号特征，可以较好的滤除直流电能信号中的噪声分量，提高电能计量精确度。

本发明授权基于最优小波基和改进小波阈值函数的电能数据降噪方法在权利要求书中公布了：1.基于最优小波基和改进小波阈值函数的电能数据降噪方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1:以采样频率fs对电能数据采样，记为源信号sn， 源信号sn＝xn+noisen，其中xn为纯净信号，noisen为噪声信号； 步骤2：根据评判指标计算多个小波基的最优分解层数； 步骤3：计算在最优分解层数下的多个小波基的去噪性能，获得最佳去噪性能的最优小波基； 步骤4：选取按最优分解层分层的最优小波基对源信号进行分解，获得每个分解层的细节系数cDj和最大分解层的近似系数cAj； 步骤5：计算各分解层的细节系数的局部阈值thrj，并估计最大分解层的近似系数阈值； 步骤6：根据局部阈值和近似系数阈值生成小波阈值函数，根据生成的小波阈值函数压缩源信号的小波系数； 步骤7：对经过小波阈值函数处理过的源信号经小波逆变换后获得重构源信号，电能数据降噪处理完成； 步骤6中生成的小波阈值函数表达式为： 式中为经过阈值函数处理后的小波系数，sgn·为符号函数，α和τ均为调节因子，α满足一阶连续可导； 调节因子α的表达式为： 其中，α和τ均为调节因子，局部阈值函数表示thrj。

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