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针对监测数据中不可避免的含有随机噪声以及监测时间往往不是等时距的问题,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合方法:首先对原始变形监测数据进行卡尔曼滤波处理,有效剔除随机噪声的影响;然后利用滤波后的数据建立非等时间间隔的加权灰色线性组合模型进行预测;最后进行对比分析。该模型不仅具有线性回归以及GM(1,1)的特点,而且克服了传统GM(1,1)的不足。实验结果表明,基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合模型不仅可以有效的剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度,具有一定的参考价值。 相似文献
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为了探究中值滤波与加权滤波方法对测深数据粗差的处理效果,该文以单波束测深数据为例,对中值滤波和加权滤波在不同大小滤波窗口的测深数据处理效果进行对比分析.实验结果表明,中值滤波不论在地形起伏变化较快的区域,还是在少量、断点不连续的区域以及大量、断点连续的区域,均具有较好的滤波效果,且在5窗口时效果最佳;而加权滤波在地形起伏变化较快的区域以及少量、断点不连续的区域处理效果明显,且在3窗口时效果最佳,但中值滤波效果更优,而在大量、断点连续的区域加权滤波效果明显较差,建议优先考虑中值滤波方法. 相似文献
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广域差分参考站两种伪距平滑算法的再评估 总被引:4,自引:0,他引:4
广域差分GPS系统(WADGPS)参考站上,需要利用载波相位平滑伪距算法来减小多路径效应的影响。伪距平滑算法有Hatch滤波和加权Hatch滤波两种。文中基于我国WADGPS参考站的实际数据,对这两种平滑算法进行重新评估。实际数据显示,如果不能获得可靠的伪距观测值的方差,在抑制伪距中噪声的影响方面,Hatch滤波明显优于加权Hatch滤波。 相似文献
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点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波... 相似文献
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彭磊 《测绘与空间地理信息》2021,44(12):128-130,134
GNSS技术是目前变形监测常用的一种技术手段,它具有远程、全天候及自动化测量等特点,但其测量数据的精度直接影响到变形监测数据的质量及可靠性.本文结合Kalman滤波技术,提出一种基于Kalman滤波的GNSS单历元模型.实验结果证明该模型的滤波精度符合预期精度要求,用于消除或抑制GNSS各项误差对观测质量的影响是可行的. 相似文献
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研究了重力固体潮汐观测数据的预处理方法,给出了对原始观测数据降采样的平均滤波和小波滤波处理方法以及处理中断数据的线性插值和三次样条插值方法,研制了重力固体潮汐观测数据自动化预处理软件APTsoft,实现了异常数据(包括尖峰、台阶、中断等)的自动标定与改正功能.实验结果验证了本文预处理方法及APTsoft软件的有效性,APTsoft可应用于重力固体潮观测数据的自动化预处理. 相似文献
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广域差分GPS系统(WADGPS)参考站上,需要利用载波相位平滑伪距算法来减小多路径效应的影响.伪距平滑算法有Hatch滤波和加权Hatch滤波两种.文中基于我国WADGPS参考站的实际数据,对这两种平滑算法进行重新评估.实际数据显示,如果不能获得可靠的伪距观测值的方差,在抑制伪距中噪声的影响方面,Hatch滤波明显优于加权Hatch滤波. 相似文献
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变形监测数据处理的方法有很多,但这些方法对数据量及数据的采集方式有特定的要求,或者计算过程复杂。针对这些问题,提出了基于变窗宽核加权估计的变形趋势拟合方法,即先用较大窗宽的核加权估计去拟合变形的整体趋势,再用较小窗宽的核加权估计去拟合残余变形量——局部趋势。并针对这一新方法,提出了一种新的窗宽计算方法,即时序间隔标准差窗宽。以某大坝某一监测点32期的高程变形拟合为例,比较了不同的窗宽以及不同变窗宽组合的核加权拟合效果。结果表明,采用时序间隔标准差窗宽的核加权拟合比经验窗宽的拟合精度高;而基于变窗宽的核加权拟合比前两者精度更高。 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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一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质。文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法。该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变。试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果。 相似文献
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王晓晖 《测绘与空间地理信息》2016,(12)
卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程,依据滤波增益矩阵的变化,从测量数据中定量提取有效信息,修正状态参量,利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计,从而补偿噪声对数据的影响,有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析,并同多项式拟合方法比较,表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。 相似文献
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基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。 相似文献
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机载LiDAR数据滤波预处理方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为简化后续的机载LiDAR点云数据滤波,针对茂密植被的陡坡林区,提出了均值限差预处理方法;针对具有密集墙面激光脚点的城区,提出了角度限差预处理方法。采用两组不同特征的实测数据分别对两种预处理方法进行了实验,定性和定量分析结果表明,预处理效果显著,使用了预处理的滤波结果与未使用预处理而直接滤波的结果相比,两类滤波误差均有所减小。 相似文献
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遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果. 相似文献
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