La transformación de ondaleta tiene características locales, que son ventajosas para reducir el ruido en la señal. Sin embargo, la elección del umbral afectará directamente en el efecto del procesamiento de la señal en el proceso de reducción de ruido. Los métodos de umbral suave y duro tienen sus defectos. Por ello, se ha introducido un algoritmo de aprendizaje adaptativo del gradiente para obtener el umbral óptimo y utilizar este método para procesar señales de procesos térmicos, proporcionando señales más cercanas a la realidad para el diagnóstico de fallos y la identificación del sistema.

Adaptativo; señal térmica; análisis de ondaletas; despejar el ruido; umbral