GPS高层建筑物动态特性的小波分析提取

针对高层建筑物GPS动态监测数据特点,该文将小波分析技术应用于高层建筑物动态特性提取,研究了数据处理时4种阈值选取准则的好坏,针对观测数据不同阶段振幅和频率不同,提出分段、分层处理数据的思想,为了获得更全面的观测信号,将小波包分析应用于数据处理。结果表明:自适应阈值准则更适用于高层建筑物动态数据处理,采用分段分层的处理方法,既能满足去噪要求又能提取丰富的变形信息,小波包分析能有效提取高层建筑物动态特性,保留更多的动态信息。     

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.     

GPS动态监测数据优化分析及变形特征的提取

GPS变形监测系统中的监测点的观测资料是与时间有关的信号序列,本文研究应用小波分析优化流程,结合苏通大桥GPS变形监测系统获取的监测点数据序列进行分析。结果表明,选择合适的小波基函数,对数据信号进行小波分解与重构,可以有效地从受到强噪声干扰的监测数据序列中提取有用的特征信号,较好解决了传统处理技术对GPS动态观测数据去噪以及特征信息提取的局限性。     

小波变换阈值去噪法在GPS数据处理中的应用

在介绍小波变换阈值去噪法的特性及其有点的基础上,结合武汉某大学教学楼GPS变形监测数据,首先使用不同的小波函数及阈值策略分别对GPS观测数据的非差、单差相位观测值和伪距观测值进行阈值去噪处理,然后分别使用Bernese高精度数据处理和Trimble TG0软件对消噪前后的单差相位观测值、非差相位观测值和伪距观测值进行基线解算。最后,比较消噪前后基线解算结果,分析不同小波函数和阂值策略对基线解算精度的影响,探讨小波变换阅值去噪的合理方法。     

小波分析在高层建筑动态监测中的应用

变形分析中，研究小波变换的最终目的在于应用。首先简要介绍了基于小波变换的变形分析方法、作用及实施步骤。然后，结合厦门建行大厦高层建筑GPS动态监测的实测资料进行分析。结果表明，应用小波分析法可以有效地实现结构振动信号的提取。文中给出了GPS动态监测方案、数据分析方法及结果。     

基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究

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。     

高层建筑物GPS观测中的小波分析

采用GPS进行高层建筑物实时动态观测被认为是有效的方法,如何处理海量GPS振动观测数据是一个重要的问题。本文根据GPS振动观测数据特点,将小波分析技术应用于GPS振动观测数据处理,研究了不同小波基、分解尺度、阈值选择对观测数据去噪的影响,获得了有益的结论。      

小波阈值去噪法在非稳定信号处理中的应用

高大建筑物和工业设施等的变形监测数据一般都是含噪的信号,需要对其进行降噪处理,获取其准确的变形信息,以便掌握真实的变形情况。由于监测数据都是非稳定的信号,通常采用小波阈值降噪法对其处理,但传统的软硬阈值进行降噪的效果不佳,需对其进行改进。文中采用3种改进的小波阈值降噪法与传统的方法进行比较,通过对信噪比和均方差的分析,获得适合于变形监测数据的非稳定信号的降噪方法。     

基于小波分析的GPS动态变形数据粗差识别模型研究

基于小波基函数的性质,结合含有少量粗差的GPS形变信号实例,研究粗差特征在小波变换后的不同尺度上的表现规律及粗差位置的确定方法。分析在动态监测数据粗差识别过程中正则性和分解层数对粗差表现的影响,为选择合适的小波函数进行粗差识别提供一定的依据。     

动态变形信号小波阈值降噪模型研究

由于小波分析具有时频多分辨功能,小波去噪方法能在降噪的同时,更有效地保留有用信号.讨论小波阈值去噪中软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,研究一种有效的GPS动态变形监测数据的小波阈值降噪模型,并进行降噪实验,取得令人满意的结果.     

小波分析技术在GPS动态测量数据处理中的应用

目前,小波分析技术已经广泛应用于数据处理、图象处理、语音识别与合成、天体识别,机器视觉、故障诊断与监控等诸多科技领域。在GPS动态测量中,由于在数据的采集和处理过程中存在一些偶然性的误差,这些误差会在一定程度影响测量结果的精度。因此,怎样有效地剔除这些误差以提高测量的精度和可靠性就成为一个不可回避的问题。针对这个问题,本文基于动态测量平台用两台NovAtel DL-4 plus GPS接收机设计了双动态测量实验。利用GrafMov数据处理软件对采集的GPS数据进行了解算,对解算的结果利用小波分析技术进行了降噪处理,求得了其噪声信号分布和特性,并对该噪声对测量结果的影响进行了评估分析。     

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。     

小波函数在变形监测数据降噪中的应用

利用计算机仿真技术,在加入人为噪声的基础上,采用小波函数对仿真数据进行降噪处理验证。测试过程中采用全局阈值和分层阈值的方式,分析降噪后能量成分和方差,比较两种阈值的降噪效果,并得出结论:小波分析在数据降噪方向有很明显优势,而且分层降噪的效果更好,将其应用到GPS变形监测的降噪处理中,取得了很好的效果,为GPS后续处理提供了数据保障。     

基于小波分析的GPS双差观测数据消噪方法研究

通过双差方法难以消除的多路径误差、接收机观测噪声等非模型化误差会大大影响GPS动态定位的精度.基于小波分析的理论,对GPS双差观测数据序列的消噪问题进行研究,结果表明,利用小波去噪原理,可有效地从受到强噪声干扰的GPS观测数据序列中提取变形特征信息,增强基线解算的有效性,提高GPS定位精度,解决传统技术对GPS动态监测...     

小波去噪的灰色动态模型在变形预测中的应用

针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。     

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连续观测资料小波变换质量评价探讨

小波变换在处理GPS噪声的应用中有较好的效果.本文研究利用GPS连续观测资料的小波变换去噪结果进行质量评价,通过对分析资料采用不同的小波基函数、对同一小波基函数下的小波变换各尺度结果进行比较,并结合实例分析得出了初步的结论:对GPS连续观测资料进行小波变换去噪,采用sym6、sym8和coif4小波,分解尺度在4～6之...