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1.
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基于提升小波的单历元GPS变形监测信号的去噪 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍提升小波阈值收缩法去噪的基本原理和方法,利用该方法对含噪的GPS单历元变形监测数据进行去噪,提取真实变形信息。实际数据处理结果表明,相比第一代小波,提升小波变换去噪效果更好,计算速度更快。 相似文献
12.
提出并优化了EMD小波组合去噪法对大桥监测结果进行去噪的过程,并与EMD去噪法、小波阈值去噪法进行比较。结果表明,优化的EMD小波去噪法是一种高效的大桥动态监测信号去噪方法,去噪效果最好。 相似文献
13.
基于SSA技术对GPS时序的去噪及季节信号分离进行研究。通过对模拟数据及GPS实测数据的分析,并与经验模式分解EMD(empirical mode decomposition)和小波分析方法进行对比,结果表明,SSA、EMD和小波分析均是有效的去噪方法,但SSA去噪性能更优越,且能更有效和稳定地从GPS时序中提取周期项信号。 相似文献
14.
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。 相似文献
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16.
基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。 相似文献
17.
基于小波分析中传统的阈值函数,结合其他学者提出的小波阈值函数,提出一种改进的小波阈值函数,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和算例表明,新的小波阈值去噪函数能够有效去除噪声。 相似文献
18.
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In Process of seismic exPloration,the noise of seismic signals Produces serious interference. Conven-tional methods of wavelet threshold denoising cannot fully use the characteristics of seismic signal... 相似文献
20.
在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪;最后重构IMF信息,取得降噪后的信号。仿真结果表明,基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量,提高沉降数据监测精度。 相似文献