1.一种基于改进阈值函数的小波去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入含噪信号；

(2)选择小波基函数，通过小波基对含噪信号进行分解，得到小波分解系数wj,k；

(3)对含噪信号中的噪声方差σ进行估计，求出临界阈值λ的值；

(4)改进阈值函数，得到可调阈值函数；

其中，a、b为可调阈值函数的调节参数，λ为临界阈值；a∈[0,1]，b>0；设定a和b值适用不同的去噪情况，当a＝0时或者b＝1时，可调阈值函数转化为软阈值函数；当b→0时，可调阈值函数近似转化为硬阈值函数；

所述硬阈值函数公式为：

所述软阈值函数公式为：

根据改进的可调阈值函数对小波系数wj,k进行过滤处理，得到估计的小波系数(5)利用小波逆变换对信号进行重构，得到去噪后的信号。

2.根据权利要求1所述的小波去噪方法，其特征在于，所述步骤(3)中的临界阈值λ的值的计算公式为：其中，N为含噪信号长度。

3.根据权利要求2所述的小波去噪方法，其特征在于，所述噪声方差σ进行估计的公式为：其中，w1,k为第一次小波变换后的高频系数，0.6745为噪声标准方差的调整系数。

4.根据权利要求1所述的小波去噪方法，其特征在于，所述含噪信号为含高斯白噪声的信号，在对信号去噪后使用信噪比SNR和皮尔逊Pearson系数检测去噪能力。

5.根据权利要求4所述的小波去噪方法，其特征在于，所述信噪比SNR系数为：所述皮尔逊Pearson系数为：

其中，y(n)为阈值函数处理重构后的信号序列，x(n)为原信号序列，N为数据长度。