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基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法
被引量:
1
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作者
孙恺
《北京测绘》
2022年第7期940-945,共6页
针对涉铁监测工程自动化变形监测信号中存在粗差和噪声的问题,提出基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法。原始监测信号通过时频分析方法局部均值分解(LMD)得到一系列乘积函数分量(PF),利用PF分量瞬时幅值函数极大值的位置...
针对涉铁监测工程自动化变形监测信号中存在粗差和噪声的问题,提出基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法。原始监测信号通过时频分析方法局部均值分解(LMD)得到一系列乘积函数分量(PF),利用PF分量瞬时幅值函数极大值的位置定位粗差发生的历元,利用支持向量回归机(SVR)对信号进行预测修复处理,实现粗差探测修复的工作;通过连续均方误差准则定位噪声信号与有用信号的分界点,然后经小波阈值去噪法处理得到去噪后信号,实现信号去噪的工作。利用本文方法对涉铁工程监测信号的处理结果表明:本文方法可定位粗差发生的历元并修复,在去除监测信号中噪声的同时亦可保留变形细部特征。
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关键词
时频分析
局部均值分解
粗差探测与修复
去噪处理
沉降监测信号
下载PDF
职称材料
题名
基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法
被引量:
1
1
作者
孙恺
机构
中国铁路济南局集团有限公司工程项目管理所
出处
《北京测绘》
2022年第7期940-945,共6页
文摘
针对涉铁监测工程自动化变形监测信号中存在粗差和噪声的问题,提出基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法。原始监测信号通过时频分析方法局部均值分解(LMD)得到一系列乘积函数分量(PF),利用PF分量瞬时幅值函数极大值的位置定位粗差发生的历元,利用支持向量回归机(SVR)对信号进行预测修复处理,实现粗差探测修复的工作;通过连续均方误差准则定位噪声信号与有用信号的分界点,然后经小波阈值去噪法处理得到去噪后信号,实现信号去噪的工作。利用本文方法对涉铁工程监测信号的处理结果表明:本文方法可定位粗差发生的历元并修复,在去除监测信号中噪声的同时亦可保留变形细部特征。
关键词
时频分析
局部均值分解
粗差探测与修复
去噪处理
沉降监测信号
Keywords
time-frequency analysis
local mean decomposition
gross error detection and repair
de-noising
settlement monitoring signal
分类号
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时频分析的自动化监测信号粗差探测和去噪方法
孙恺
《北京测绘》
2022
1
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