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结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。 相似文献
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小波分析在GPS变形监测数据处理中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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针对变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)有效模态分量辨识标准不完备的问题,引入FLANDRIN准则,构建了一种变形监测数据重构方法。首先,利用VMD将变形数据分解为N个模态分量,并对各模态分量进行功率谱分析,根据各模态形态及功率谱分析结果,剔除趋势项;然后,基于FLANDRIN准则,计算各模态分量的能量密度和平均周期之积,寻找数值突变点,剔除数值突变点前的高频模态;最后,将剩余模态分量累加重构为有效变形信号,并利用希尔伯特黄变换(hilbert-huang transform, HHT)分析变形时频特征。通过风荷载作用下变形数据验证,所提方法能够精准辨识有效模态,重构后的变形数据经过希尔伯特-黄变换能准确提取瞬时频率,最大风振瞬时频率为18.60 Hz。 相似文献
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针对EMD分解后直接舍去高频含噪信号可能会导致有用信息的丢失,以及小波阈值去噪中采用全局阈值去噪效果不完善等问题,该文提出了一种基于SSA的改进EMD-Wavelet耦合模型运用于桥梁索塔GPS监测信号去噪。即先对原始监测信号进行奇异谱分析,提取信号的趋势项和周期项,分析不同阶段的信号特性从而对其进行合理分段。在对经过EMD分解后的高频信号进行小波去噪时,根据信号的分段结果和给定的阈值计算函数进行分段分层取阈值。结果表明,该方法能很好地对原始坐标序列进行降噪,并且各项评价指标均优于SSA重构去噪法、EMD分解去噪法和EMD-Wavelet全局阈值去噪法,去噪效果更佳,这为索塔监测数据信号提取提供了有意义的参考。 相似文献