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图 １１ 添加噪声的钻进位移数据
估指标的直方图。就 ＲＭＳＥ、ＭＡＥ和 ＭＲＥ三项指标而言，滑动平均和巴特沃斯对于高斯噪声及非高斯
噪声均能较好清除。其中，巴特沃斯滤波器均取得了最佳的降噪效果，降噪后的数据最接近原始特
征，平均 ＲＭＳＥ为 ０．００６６、平均 ＭＡＥ为 ０．００４６、平均 ＭＲＥ为 ０．００６４。尽管滑动平均未能取得最低的
误差指标，但其降噪效果仍在可接受范围内，并且具有快速的运算速度。这也从侧面证明了滑动平均
可在工程应用中广泛应用 ［３０］ 。相对来说，小波变换的效果表现最差，平均 ＲＭＳＥ为 ０．０４２６、平均 ＭＡＥ
为 ０．０４８、平均 ＭＲＥ为 ０．０６６２。这可能与小波变换计算复杂度较高、需要更多计算资源和时间、降噪
参数选择困难等因素相关。
图 １２ ３种算法去除高斯噪声效果图
图 １３ ３种算法去除 Ｌｅｖｙ噪声效果图
图 １４ ３种算法的误差指标值
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