小波包分析在GPS振动观测中的应用

将小波包分析应用于GPS振动观测数据处理,研究小波包分析在异常值探测、信号特征提取、去噪中的应用。首先对信号分解和单支重构,验证小波包分析探测异常值的能力。针对小波包分析含有丰富的高频信息,采用奇异谱分析方法提取高频部分的振幅和频率。小波包分析的去噪能力优于小波分析。     

变形序列小波消噪最佳分解尺度量化指标的确定

小波消噪分解尺度确定的正确与否,直接关系到消噪效果。针对变形序列的消噪,将时序分析建模定价的信息准则与高斯白噪声在小波变换下的特性相结合,提出了用Akaike信息准则作为量化指标,确定小波消噪最佳分解尺度的方法。模拟数据和工程数据的验证结果表明,在Akaike信息准则计算值达到最小时,所确定的分解尺度符合信噪分布规律,达到了较好的消噪效果,实现了作为小波消噪最佳分解尺度确定的量化指标作用,提升了小波消噪在变形数据处理中应用的便捷性。     

基于经验模分解的陀螺信号消噪

陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。     

联合EMD与核主成分分析的激光陀螺信号消噪

为了有效抑制激光陀螺的随机漂移,提高其惯导精度,提出了一种联合经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的陀螺信号消噪方法。该方法利用EMD将陀螺信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),基于EMD噪声能量分布模型,近似估算各层IMF中的噪声能量;然后利用KPCA分解各层IMF,根据噪声能量自适应地选择应保留的主成分分量,以剔除各层IMF中的噪声实现陀螺信号的消噪。通过实验将该方法与小波去噪算法进行对比,利用交叠式Allan方差和经、纬度误差分析不同方法对陀螺信号的消噪效果。实验结果表明,相比经典的小波消噪方法,本文方法的消噪效果有一定程度的提高,可以更有效地抑制陀螺信号的随机漂移。     

利用小波去噪进行步态加速度信号预处理

针对步态识别方法中加速度信号的去噪问题,提出了一种利用复合评价指标及小波熵进行步态加速度信号小波去噪的参数优选方法。均方根误差和平滑度的变化率随小波分解层数的增加表现出单调性和负相关性,根据该特性使用改进熵权法构建了一种复合评价指标,通过构建的复合评价指标确定不同小波基处理步态信号时的最优分解层数,根据步态信号小波分解后低频系数的小波熵大小来确定每一分解层次的最优小波基。实验结果表明,所提方法确定的小波去噪方案可以满足步态信号研究的滤波要求。     

小波消噪技术在非陀螺寻北系统中的应用

为消除基座扰动对非陀螺寻北系统测量精度的影响,采用小波消噪技术对系统的输出信号进行处理。提出了利用信号在多尺度下小波变换系数中,其有用信号为平稳信号,而干扰噪声的模极大值并不随小波分解尺度增加而减少的特性,来确定基座扰动在时域上的作用点,消除影响后再进行小波变换消噪的方法。通过实验证明,该方法能有效提高系统的寻北精度,并增强系统在大幅度基座扰动下快速寻北的鲁棒性。     

结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波

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。     

基于自适应噪声抵消与小波滤波的GPS监测误差分析

对GPS载波相位测量误差进行了理论分析和试验研究。根据噪声特征以及它们对载波相位测量结果的影响，提出了基于自适应噪声抵消与小波滤波相结合的GPS噪声抑止方法。对具有强相关特性的多路径误差采用自适应噪声抵消方法，而对于不相关的高频噪声则通过合理选择小波分解层数对信号进行分解，对作用闽值后的小波系数进行重构，得到最后的变形信号。实测数据分析表明，该方法能有效地削弱多路径效应及测量随机噪声，较用单一方法对GPS数据进行消噪处理有较大的优越性。     

GPS短基线精化解算方法比较分析

为了提高单频GPS短基线解算的精度,削弱非模型化误差对于解算的影响,引入了小波分析和经验模式分解法(EMD)对原始双差观测值进行滤波消噪。利用实验数据评价了小波函数和EMD在信号消噪方面的能力。结果表明:EMD和小波方法均能够起到噪声分离的作用,但EMD比小波方法更直接,且不受小波基选择和分解层数的影响。     

变形监测数据小波去噪分解尺度确定方法

小波去噪作为一种数据处理方法,分解尺度的选择对去噪效果有影响。在论述基于均方根误差变化率的方法、基于总体评价指标的综合法、多指标融合法和复合评价指标法4种小波去噪分解尺度确定方法的基础上,通过仿真实验和变形监测实测数据的去噪处理对比分析,结果表明,基于均方根误差变化率的方法对处理低噪声信号有良好效果,多指标融合法只能确定小波分解尺度的大致范围,基于总体评价指标的综合法和复合评价指标法可以准确判定小波分解尺度,且不受噪声影响。     

一种海洋磁力测量降噪的有效方法

波浪噪声和随机噪声是影响海洋磁力测量数据处理精度的重要因素。基于小波阈值消噪理论,研究了海洋磁力测量数据中的波浪和随机噪声的消除方法。仿真和实例计算表明:借助于小波的分解与重构,有效地减弱或消除了测量数据中的波浪和随机噪声,具有较高的精度和可靠性。该方法解决了传统的滑动拟合法对波浪和随机噪声与测量数据中的真实高频信息一起平滑过滤的局限性问题。     

测深信息处理的最佳小波门限滤波法

针对测深数据在环境噪声处理中存在的问题,基于离散快速小波变换技术,根据信号检测中的Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ准则,本文提出了从环境噪声污染的测深信号中重构海底地形信息的最佳小波门限滤波法,从而达到了降低环境噪声对测深信息的影响。     

小波阈值改进算法的遥感图像去噪

通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。     

EEMD滤波技术在GPS动态监测数据去噪中的应用

为了削弱结构动态监测中GPS随机噪声的影响,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法。根据信号自身尺度分解信号,基于分解产生的本征模态函数(IMF)的Fourier变换频谱特征,构造了EEMD时空滤波器。对不同信噪比的仿真非平稳数据进行去噪处理并与小波去噪法相比较,各项指标表明基于EEMD滤波器的去噪方法与小波去噪方法效果相当,但避免了小波基的选择,具有更大的自适应性。应用于GPS动态监测数据的去噪结果表明该方法能有效分解信号消除GPS高频噪声及低频噪声的影响,提取有用振动信号,为进一步结构分析提供有效数据。     

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.     

基于小波去噪法的基坑监测数据处理

受各种因素影响,地铁基坑监测数据除含有真实变形信息外,还存在噪声。应用MATLAB实现小波分析对监测数据的去噪处理和粗差探测仿真实验。实例表明,选取恰当的小波基函数和小波分解层数,通过小波分析的带通滤波的功能,能够对原始信号有效分频,从而在不同尺度上将粗差和噪声分离达到识别的效果。去噪之后的信号曲线有较好的光滑性,更能反映基坑周边土体的变形规律。     

强污染单历元GPS形变信号的提取和粗差识别

阐述了小波分析技术用于强污染GPS单历元形变信号处理的基本原理及其实现方法。以含少量粗差的低信噪比形变信号为例 ,研究了基于Mallat分解和合成算法 ,分离信号趋势项并进行粗差识别的技术。采用小波软阈值降噪的方法去除强污染数据中的随机噪声 ,降噪效果远好于中值滤波。最后对识别的粗差信息进行线性修复 ,获得了令人满意的形变信号     

Single epoch GPS deformation signals extraction and gross error detection technique based on wavelet transform

IntroductionGPS technique is widely used for deformationmonitoring thanks for the high precision. Usual-ly , there are three working modes associatedwith GPS deformation observation: periodicalGPS deformation monitoring net , GPS monito-ring array and rea…     

一种基于噪声统计特性的改进EMD降噪方法

GPS高程时间序列中通常都含有噪声,容易对GPS信号解算精度造成影响。针对这一问题,本文基于噪声统计特性,提出了一种改进的EMD降噪方法。首先将信号进行EMD分解,得到低频信号与高频噪声两个部分;然后将高频噪声部分随机打乱两次,并与原始高频噪声累加,求取平均值;最后与低频信号累加,构成一个新的信号再次进行EMD分解,提取出有用信号。最终利用模拟数据和WUHN站实测GPS高程时间序列数据对该方法进行验证。试验结果表明,当信噪比较高时,本文方法得到的降噪效果更佳。