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在GPS监测工程中，进行时序分析时，观测序列中噪声的存在，不仅影响相关系数、模型系数的解算，而且可能改变模型阶数，考虑到小波技术在粗差探测，噪声消除方面有着特别的作用，本文提出把小波技术和时序分析法相结合，形成改进的时序分析法，并通过实例证明谊方法的有效性与可行性。 相似文献
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小波消噪分解尺度确定的正确与否,直接关系到消噪效果。针对变形序列的消噪,将时序分析建模定价的信息准则与高斯白噪声在小波变换下的特性相结合,提出了用Akaike信息准则作为量化指标,确定小波消噪最佳分解尺度的方法。模拟数据和工程数据的验证结果表明,在Akaike信息准则计算值达到最小时,所确定的分解尺度符合信噪分布规律,达到了较好的消噪效果,实现了作为小波消噪最佳分解尺度确定的量化指标作用,提升了小波消噪在变形数据处理中应用的便捷性。 相似文献
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结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波 总被引：1，自引：0，他引：1
针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。 相似文献
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引入小波分析方法对大坝变形监测数据的处理,实现了对离散型的变形数据的尺度分解,对变形趋势的分析。并且对变形数据在滤波、消噪等方面,对分解层次中的偶然误差特性分析,以及阀值的选取方法进行了比较,表明利用小波变换的方法对变形数据的分析处理是有效、可行的。 相似文献
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对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。 相似文献
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引入评价时序数据去噪效果的均方根变化量、互相关系数、信噪比及平滑度4项指标,分析了不同小波策略的去噪效果与指标间的关系。结果表明,不同于小波分解重构阶段,小波策略阶段的去噪均方根误差与4项指标存在正相关趋势,且归一化后的综合指标与去噪均方根误差归一化值存在0.95的正相关性,在实测时序数据分析中,可用归一化后的综合指标代替未知的去噪均方根误差来评价去噪效果,并以去噪残差分布作为去噪可靠性定性指标。 相似文献
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为消除基座扰动对非陀螺寻北系统测量精度的影响,采用小波消噪技术对系统的输出信号进行处理。提出了利用信号在多尺度下小波变换系数中,其有用信号为平稳信号,而干扰噪声的模极大值并不随小波分解尺度增加而减少的特性,来确定基座扰动在时域上的作用点,消除影响后再进行小波变换消噪的方法。通过实验证明,该方法能有效提高系统的寻北精度,并增强系统在大幅度基座扰动下快速寻北的鲁棒性。 相似文献
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基于遥感的植被长时序变化特征是植被生态学研究的核心领域, 也是全球变化研究的重点方向。AVHRR、SPOT VGT和MODIS是当前研究植被长时序趋势变化的主要数据源。海量数据不断积累的同时, 植被长时序趋势特征研究方法却缺乏对比评价和分析。当前常用的方法有代数运算法、傅里叶变换、主成分分析、小波变换法、回归分析法和相关系数分析法等。在对各种方法评述和分析的基础上, 重点讨论和对比了主流方法中的回归分析法和相关系数分析与新兴方法Sen＋Mann-Kendall法。结果表明, Sen＋Mann-Kendall能克服主流方法的不足, 不需要数据服从某一特定分布, 并且对数据的误差具有较强的抵抗能力。 相似文献
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实时准确地监测和分析大型建筑物的变形对于大型建筑物的施工与运行是十分重要的。奇异谱分析(SSA)是一种与经验正交函数相关联的一种统计技术。文中采用奇异谱分析(SSA)的方法,结合功率谱峰值与原序列和RC1-2重建序列均方误差最小的方法确定最优潜入维数M,研究了特长钢箱梁桥索塔的变形趋势和震荡周期。小波分析技术也可以很好地描述时间序列的时频分布,但SSA重构后的结果比小波要平滑些,更能反映出时间序列的特征。结合苏通大桥北索塔监测序列表明,北索塔站的N,E,U方向上均存在明显的趋势和显著的变动周期,而且也含有较多的噪声信息。 相似文献
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基坑水平变形预测技术 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍用指数平滑模型与时序分析方法对基坑的水平变形预测技术,并随着新数据的加入适时修改平滑系数预测变形值。工程实例研究表明:该方法与单独指数平滑模型相比可使预测值与实际位移值之间的误差更小,与曲线拟合技术相比更加稳定。 相似文献
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近年来,城市地表形变造成的损失备受关注。而基于点的传统大地测量监测技术,在区域性的地表形变监测方面存在局限性。本文提出利用空间大地测量技术监测城市地表形变。联合时序InSAR和全球导航卫星系统（GNSS）技术对深圳和香港海岸线的地表形变场进行监测,同时生成香港网络参考站三维变化的时间序列。由结果可知,位于填海区的地铁建筑区和地基较浅的建筑物,存在明显的沉降现象。 相似文献
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基于特征的遥感图像信息融合模式研究 总被引：5，自引：4，他引：1
基于图像特征的遥感图像信息融合是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨率遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。本文最后通过融合实验验证了上述结论。 相似文献
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综合运用非线性回归和时间序列分析研究边坡变形 总被引：5，自引：1，他引：5
边坡变形的复杂性决定了运用非线性回归模型很难准确解决边坡变形规律。本文将讨论综合运用非线性回归模型和时间序列分析的方法进行变形预报。即运用非线性模型和其他模型的有机结合和综合运用正确分析和解决边坡变形规律,同时利用时间序列分析方法解决边坡周期性变形规律,并通过某实测边坡上一系列监测点监测资料的分析和研究,证明该方法的可行性。 相似文献
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改进小基线集技术的GB-InSAR铁路边坡监测 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统小基线集技术形变模型和高相干点识别存在的问题,该文利用基于三重指数串行的目标识别技术选取高相干点,同时提出一种不同于传统奇异值分解的时间序列分析算法。利用振幅离差指数、相干系数均值与强度值三重阈值串行的方案进行高相干点选取;通过阈值合理设定,不仅提高了监测结果的点位分布,也剔除了误选的点,保证了所选高相干点的质量;采用一种符合铁路边坡形变规律的线性模型作为约束条件,解决了时序分析过程中法方程秩亏的问题,并利用最小二乘反演得到了研究区域时间序列形变。实验表明,此方法提高了形变结果的精度和可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在铁路边坡形变监测上具有良好的发展前景。 相似文献
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全球导航卫星定位系统在卫星定轨和信号质量等方面存在的差异性,造成GNSS时间序列中的随机漫步噪声十分复杂,已经成为制约GNSS技术在高精度变形监测行业领域深入应用的瓶颈。本文针对具有量级小、频率低、敏感性差等复杂特征的随机漫步噪声,提出了一种改进的半软阈值算法,通过引入可变因子形成了统一的半软阈值函数体系,提高了常规半软阈值对随机漫步噪声的适应性。为了验证和评估改进半软阈值算法的效果,利用MATLAB平台仿真生成有线性趋势项、年周期项和随机漫步噪声的GNSS时间序列,共1700个历元。结果表明,改进的半软阈值法较经典方法在信噪比和均方根误差上表现出更加优良的性能。自相关分析的评估结果表明,改进方法所消除的噪声与随机漫步噪声在形态特征上具有高度的一致性。谱指数分析评估结果,进一步从定量角度验证了改进方法对随机漫步噪声的特有适用性。 相似文献