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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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本文简要评述了变形分析的几种常用方法。接着详细论述了小波变换应用于变形观测数据处理的基本原理。探讨了小波分析在其应用中的基本模型。 相似文献
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邓军 《测绘与空间地理信息》2020,(3):31-33
为了解决矿区地表变形观测数据中含有的粗差对地表沉陷规律研究带来的不利影响,提出了采用小波阈值去噪法对原始观测数据进行处理。分析了小波阈值去噪的基本过程,讨论了小波阈值函数,并对两种阈值函数进行了对比;使用Matlab小波工具箱对观测数据进行分析并建立回归曲线,与地表实测沉陷值进行了验证。结果表明:相比常用的数据处理方法,小波阈值去噪法能有效消除粗差对变形结果的影响,实现了矿区高精度、动态的地表变形监测,具有较高的推广价值。 相似文献
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本文给出了半参数模型的小波估计方法,它克服了补偿最小二乘法的一些不足,并将该小波估计法应用于变形分析中,其计算结果优于已有的结果,从而说明了该方法能够有效地应用于变形分析的研究中。 相似文献
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基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。 相似文献
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针对单一模型很难准确预测拦渣坝变形大小的问题,介绍小波分析与神经网络有机结合的小波神经网络的基本原理,将其应用于某大型拦渣坝变形监测实例中,建立了拦渣坝变形预测的小波神经网络模型。通过将该模型与常规BP神经网络训练和预测结果的比较,可以看出小波神经网络在拦渣坝的变形预测中具有收敛速度快、预测精度高的特点。 相似文献
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为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。 相似文献
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研究小波变换在变形监测数据中探测与修复粗差的应用问题,实例分析证明：借助小波的多分辨率分析和数理统计的知识,能有效地探测出粗差,并通过对高频系数模极大值点的插值处理,结合小波重构等理论有效地修复粗差,为进一步进行变形分析与预报提供可靠保证。 相似文献
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