基于小波变换的变形监测数据误差处理方法研究

基于北斗卫星导航系统的高边坡在线监测大大提高了监测效率,但由于卫星信号遮挡以及其他因素干扰问题,原始监测数据中容易存在高频噪声、粗差和周期性误差等,从而降低监测数据质量。本文利用小波变换对原始观测数据进行分解,采用低频层对监测数据进行恢复,剔除粗差影响;然后对剔除粗差后的数据进行二次小波变换,采用不同的滤波算法对变换后的各层系数分别进行滤波处理,将处理后的数据与原始数据进行对比分析,验证了两次小波变换误差处理后的监测数据曲线更加平缓,周期性误差显著降低,在保留原有变形特征的情况下大大提升了数据质量,为高边坡安全态势的分析提供更为直观可靠的监测数据。

基于小波分解的建筑物变形监测数据处理

基于小波分析理论,利用小波去噪技术,对一组建筑物变形监测数据进行了去噪处理。实际计算结果表明,小波去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待检测信号的先验知识,特别适合于建筑物变形监测的数据处理。

GPS变形监测系统中消除噪声的一种有效方法

GPS变形监测系统的观测资料可看成为与时间有关的数据序列 ,应用小波分析理论 ,研究了时间序列观测数据的误差消除问题。结果表明 ,借助于小波分解与重构 ,可有效地从强噪声干扰的观测数据序列中提取变形特征。该方法解决了传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性问题。

GPS用于矿区沉陷区地表高精度动态监测的可行性研究

在分析正交小波变换和EMD方法处理GPS信号能力的基础上,结合矿区沉陷区地表移动特点,提出小波多尺度降噪-EMD变形量信息提取GPS变形监测数据处理模型.研究表明:对包含非线性趋势的测量信号,利用小波正交变换进行去噪和提取EMD分段信号段,再利用EMD分解进行变形趋势提取,具有较高的提取精度;利用小波多尺度降噪-EMD分段变形量提取数据处理模型处理GPS变形监测数据,可以获得高精度的变形量信息,动态变形监测垂直方向的精度可以达到毫米精度.

小波变换在变形监测中的应用研究

根据小波变换的特征,对四川二滩大坝变形监测数据进行了消噪和不同频带分离,达到了平滑滤波的目的,对变形体变形作出了几何分析和物理解释。研究结果表明,在变形监测数据处理分析中小波变换是一种有效的分析方法。

GPS单历元形变信号的小波降噪

阐述了小波变换、多分辨分析及中值滤波的基本原理。研究了对小波变换的高频系数采用中值滤波,然后重构信号达到降噪目的的形变数据处理新方法。并与强制降噪及软门限阈值化小波降噪方法比较。模拟实验表明,基于高频中值滤波的小波降噪方法不仅能有效降噪,保持信号的光滑性,还能在降噪的过程中剔除少量粗差。

小波去噪在GPS动态监测数据处理中的应用

阐述了多尺度分析和小波变换的基本原理,分析了选择不同小波基对GPS动态监测数据去噪的效果。试验结果表明,小波变换实现了对GPS动态监测数据的有效去噪,是一种可靠的分析方法。

小波变换后的噪声信息在大坝变形监测精度评定中的应用

评定变形监测精度,除了仪器的标称测量精度外,还应考虑到外界观测条件等随机因素的变化对测量结果的影响,这类影响通常以随机噪声的形式表现在整个变形监测过程中,可利用小波变换提取出来,作为评定变形监测精度的偶然误差部分。以实例进行实验研究,综合考虑了仪器的系统误差以及随机因素引起的偶然误差,客观地评价了变形监测工作的质量。

基于平移不变的变形监测数据小波变换去噪处理

将实际观测到的一组烟囱垂直位移监测数据作为通常意义下的时序信号,并对其进行小波变换分析.利用基于平移不变的快速小波去噪算法,对变形监测数据进行去噪处理,对模拟数据和实测数据的处理结果表明,基于平移不变的去噪方法与传统的阈值去噪方法相比,能有效地去除伪吉布斯现象,提高信噪比,剔出变形监测数据中的噪声,识别被噪声湮没的有用信号.

基于小波变换的变形监测分析研究

根据小波变换方法能充分突出问题某些方面的特征,基于变形监测数据列特点,将小波变换应用于变形监测领域,即利用小波变换对变形监测数据进行降噪处理和不同频带分离,使数据列平滑以达到滤波的目的,并在此基础上合理地对变形体变形作出几何分析和物理解释。结果表明, 在变形监测数据处理分析中小波变换是一种有效的分析方法,具有一定的理论价值和应用价值。

副井振动信号处理的提升小波变换方法

高层结构受气象、地基沉陷等外界因素影响,会产生一系列的振动变形;为研究其振动特性,保障结构安全,须对其进行变形监测。利用GPS对高层结构进行变形监测时,得到的变形信号往往包含大量的无用信息,为准确把握结构体的变形信息,可以用提升小波变换的方法对信号进行处理。以皖北矿区某副井提升台为研究对象,将监测点设于振动台上,利用天宝R10对监测点进行监测试验,对得到的振动变形信号进行提升小波变换以初步降噪,然后对降噪后的信号进行小波分解。结果表明,GPS监测获取的振动信号中包含大量噪声,通过提升小波变换处理及小波分解之后,将噪声与振动信息分离开来,提取出了有效的结构振动信息,这对于实践中的GPS数据处理及形变信息提取工作具有着重要的参考价值。

矿山井塔GPS动态变形监测方法研究

为获取矿山井塔运营过程中的动态变形信息,对灾害进行预警预报,引入全球定位系统(GPS)的动态监测技术。分别基于经验模式分解(EMD)、小波变换(WT)及EMD-WT耦合方法,建立监测点的多路径误差模型。采用恒星日滤波技术,削弱相邻或邻近周日观测数据中的多路径误差,提高监测精度。对兖州矿业集团公司鲍店煤矿主井井塔连续3天的监测数据进行处理和分析。结果表明:用这3种方法均可获得较为理想的多路径误差模型,其中EMD-WT耦合方法相对最优;多路径误差被减小后的第2天与第3天对应坐标序列在X,Y和Z方向上的标准差分别减小54%,45%,53%和49%,39%,43%。

时域反射技术监测信号的复合小波函数分析

基于多尺度系统理论和小波变换方法,对在运用TDR技术进行岩土体深部变形监测时得到的复杂多变的反射信号进行分析。根据小波函数的特点,提出复合小波分析方法,通过降低小波函数的计算难度实现TDR监测信号的分析难度与分析时间的减少。工程算例表明,该方法对于处理数据量较大的大型边坡TDR监测信号分析来说具有较高的应用价值。

大坝水平位移监测数据的小波变换去噪处理

将实际观测到的一组大坝水平位移监测数据作为通常意义下的时序信号,并对其进行小波变换分析。根据噪声和有用信号的小波变换系数模极大值在不同分解尺度上的传播特点,提出了根据模极大值的传播规律来区别噪声和有用信号的方法,并给出了具体的算法和计算程序。对模拟数据和实测数据的处理结果表明,基于小波分解模极大值的去噪方法能够有效剔除土木工程变形监测数据中的噪声,识别被噪声湮没的有用信号。

基于小波变换的时域反射法对岩土体变形监测信号的多尺度分析

为更加充分、准确、高效地利用TDR法岩土体变形监测过程中实时得到的同轴电缆反射信号,提出以Haar小波变换对该信号进行多尺度分析,利用大尺度下细节信号特征识别后期岩土体变形失稳发生区域,并将其应用于两个工程实例中。结果表明:运用小波变换分析电缆反射信号不仅能从岩土体变形初期TDR测试仪接收信号中较为准确地突显后期导致岩土体失稳的剪切变形区域或位置,而且可以通过多个不同时点原始信号小波分析结果的对比,直观地获知岩土体内部相应时段内发生运动变形的区域。因此,运用该方法可充分挖掘同轴电缆反射信号中内含的岩土体变形信息,对有效实现岩土体早期变形失稳预警具有积极的意义。

测量机器人定向偏差及其周日变化规律研究

将全站仪受到外界环境干扰和仪器自身稳定性变化等因素引起的初始定向方位的相对偏移统一描述为定向偏差。通过建立两个强制对中观测墩作为基准点,使用TCA2003全站仪对后视基准点进行全天候持续观测实验的方法,研究测量机器人定向偏差及其变化规律,并应用小波包变换进行定向偏差的拟合分析。结果表明:在使用测量机器人进行持续观测时,仪器定向偏差及其变化会使测点的方向测值产生系统性的误差,定向偏差随气象条件变化呈周日视的变化规律。定向偏差的规律研究可用于指导普通全站仪在工程测量时选择观测时段,采取相应措施削弱该误差影响。

变形监测数据降噪方法及其质量评价浅析

综合考虑变形监测数据降噪方法及降噪质量评定指标选取对实际应用具有重要指导意义,而区分不同降噪方法的原理是正确应用的基础。变形监测数据影响因素多且随机性大,从变形监测数据中剥离噪声的方法主要有小波变换、经验模态分解和变分模态分解。此文阐述了上述方法的降噪原理,同时阐述了常用的降噪质量评定指标RMSE、SNR、R、r、T、dnSNR的计算方法。

小波变换在时间序列特征提取中的应用

时间序列的数学特征主要包括随机项、周期项以及趋势项。针对变形监测等测绘领域中如何对时间序列进行特征提取并进行分析与预测等重要问题,提出一种基于多尺度分析的小波变换方法。首先选取合适的小波基函数、分解层次等参数,其次将待分析的时间序列分解成低频和高频两部分,最后将分解后的时间序列投射到不同尺度上,从而可以提取所需要的有用信息。研究结果表明,基于多尺度分析的小波变换方法能够有效对时间序列进行特征提取,分析出其中的随机项、周期项、趋势项等信息,可以用于GPS变形监测等工程实际中。

基于S-变换的GNSS滑坡变形监测数据信息提取与抑噪

提出一种基于S-变换的变形监测数据抑噪方法。首先采用S-变换对监测数据进行时频分析,得到二维时频矩阵,再根据二维时频矩阵设计时频滤波器,最后利用时频分析反变换方法重构信号。采用模拟数据和滑坡变形实测数据对该方法的有效性进行验证。结果表明,相较于小波滤波方法,经该方法处理后的变形数据的RMSE和SNR均较优,可准确提取监测点的变形特征,为滑坡变形预测预报提供可靠的监测数据。

小波分析在GPS变形监测数据处理中的应用

阐述了小波变换在变形监测数据处理中的应用方法,将变形监测的数据序列视为不同频率成分组成的数字信号,用MATLAB编程实现小波分析对监测数据的粗差识别、消噪、发展趋势的提取,实例表明,小波分析可以较好地适用于大坝变形监测的数据处理。