針對煤礦高壓電纜局部放電脈沖信號易被井下噪聲干擾從而影響絕緣監測準確性的問題，提出采用小波熵空域相關算法對信號進行去噪。該算法選用小波熵的大小作為噪聲能量閾值，通過改變閾值大小來調節局部放電脈沖信號與噪聲之間的相關性，進而識別并去除噪聲。實驗室模擬實驗及現場測試結果表明，該算法不僅減小了將噪聲誤判為信號的可能性，而且可以很好地消除各尺度系數中的干擾，很好地保留局部放電脈沖信號的完整性，提高了煤礦高壓電纜在線絕緣監測的準確性。

 空域相關算法去噪原理

       空域相關算法采用尺度空間相關性對PD信號進行去噪，把含有噪聲的PD信號進行多尺度分解后，會發現信號的突變信息在不同尺度上的同一位置都有細節信息，而噪聲能量的變化規律是隨尺度增大而減小。依據這一原理可對含有噪聲的PD信號進行多尺度相關性分析，從而去除其中的噪聲，保留信號的細節信息，并通過重構來獲取去噪后的PD信號。

 小波熵空域相關算法去噪原理

       為了更好地去除噪聲干擾，保留原始的煤礦高壓電纜PD信號，本文在空域相關算法的基礎上進行優化，得到小波熵空域相關算法。小波熵是小波變換和信息熵的有效集合，它可以很好地反映信號中成分的多樣性水平，既具有對信號在局部頻率尺度上的解析能力，又有計算信號能量分布的能力。小波熵空域相關算法中噪聲能量閾值是由小波熵的大小決定的，通過改變閾值大小來調節PD信號與噪聲之間的相關性，從而區分PD信號與噪聲，達到去除噪聲的目的。

 測試結果

       將小波熵空域相關算法應用于基于雙CPU的高壓電纜在線絕緣監測系統中，測試其去噪效果。實驗室測試結果表明，去噪前信號的信噪比為3.26 dB，采用小波熵空域相關算法去噪后信號的信噪比為10.45 dB。現場測試結果表明，去噪之前信號的信噪比為5.64 dB，采用小波熵空域相關算法去噪之后信號的信噪比為12.08 dB。測試結果證明了小波熵空域相關算法具備較好的降噪能力，從而說明了該算法的可行性與實用性。