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变形监测数据处理的小波去噪方法 总被引:4,自引:1,他引:3
变形监测数据中包含有实际变形量和噪声,应用小波分析理论,对监测数据进行变形信号的提取和噪声的消除,通过实例证明,它的效果非常明显。 相似文献
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针对桥梁GNSS-RTK变形监测中多路径效应和随机噪声的影响,提出了一种基于Chebyshev滤波和自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN),以及小波阈值(WT)降噪技术的多滤波联合降噪方法。该方法首先对监测信号实施Chebyshev滤波抑制多路径效应;然后进行CEEMDAN分解,基于自相关性分析,对噪声IMF分量进行WT降噪去除随机噪声。本文以天津海河大桥GNSS-RTK变形监测作为试验,对监测数据进行多滤波降噪处理。结果表明:本文所提的多滤波降噪方法能有效抑制多路径效应和随机噪声,GNSS-RTK与多滤波降噪相结合的方法能够准确识别桥梁真实动态位移,为桥梁GNSS-RTK监测数据降噪处理提供了一种良好的途径。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
为了提高变形监测数据的去噪精度及可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)构建一种新的变形监测数据去噪方法。首先,建立VMD高频噪声分量判定标准,引入T指标用于确定VMD去噪的最优K值。然后,将剔除高频噪声后的VMD分量进行叠加重构,建立VMD变形监测数据去噪方法。最后,通过仿真信号、桥梁、大坝变形监测数据去噪实例,对比分析VMD、小波及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪方法。实验结果表明,VMD对仿真信号去噪的相关系数、均方根误差、信噪比等指标均较大程度上优于小波及EMD去噪方法,理论上证实了VMD去噪方法的有效性及可靠性;VMD对桥梁、大坝变形监测数据去噪的结果比小波、EMD具有更好的精度及光滑性,同时较好地保留了局部变形特征信息。 相似文献
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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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刘日辛 《测绘与空间地理信息》2024,(4):113-115+118
为了更好地对桥梁的变形状态进行监测,评价桥梁运营的稳定性,本文将GNSS(Global Navigation Satellite System)用于桥梁变形监测中,并使用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)对GNSS监测数据进行处理。研究了实现SSA的关键参数嵌入维数及有效主分量的确定方法。经SSA后提取得到变形监测数据中的趋势项成分与周期项成分,剔除了噪声项,对结果分析得出:桥梁在3个方向上都会产生周期性变形,变形幅度不一样但是周期及变形极值点都一致,并且只在一定范围内变化,理解为受日照、荷载影响产生的变形,这种可恢复性变形也表明桥梁的运营状态良好。 相似文献
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为评估北斗变形监测系统(BDS变形监测系统)在施工干扰环境下的变形监测效果,本文将BDS变形监测系统应用于西安市东郊某地下车库深基坑工程的沉降监测,得到了施工期及工后期的沉降监测数据,根据小波降噪原理对监测数据进行了平滑降噪,并将BDS变形监测系统与水准监测数据进行了对比分析,最后对该场地深基坑的最终沉降量进行了预测。结果表明,施工干扰会导致BDS变形监测系统监测数据在一定波长范围内含有大量噪声,但通过小波降噪法对含噪声数据进行5层分解后,可得到平滑的沉降监测数据,且处理后的数据与水准监测数据的平均相对误差低于10.3%;基于降噪后数据采用修正的Gompertz函数预测得到该场地最终沉降量范围为100~110 mm。相关成果可为BDS变形监测系统在类似工程中的应用提供参考。 相似文献
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为了准确提取桥梁GNSS监测数据中的有效变形特征,本文充分发挥自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)与小波变换(Wavelet Transform, WT)在信号降噪中的优势,将二者结合进行桥梁GNSS监测数据降噪。首先通过CEEMDAN方法将原始监测数据分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),并通过相关系数识别出有效IMF分量,包含噪声的IMF分量以及无效IMF分量;其次使用WT软阈值降噪方法对包含噪声的IMF分量进一步降噪;最后重构降噪后IMF分量与有效IMF分量。通过仿真实验数据与苏通大桥实测GNSS数据对本文方法的有效性与优越性进行检验,结果表明,本文方法具有良好的降噪效果,能够有效提取桥梁的真实变形信息。 相似文献
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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。 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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为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。 相似文献
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GPS变形监测系统中消除噪声的一种有效方法 总被引:21,自引:1,他引:21
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。 相似文献
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实时准确地监测和分析大型建筑物的变形对于大型建筑物的施工与运行是十分重要的。奇异谱分析(SSA)是一种与经验正交函数相关联的一种统计技术。文中采用奇异谱分析(SSA)的方法,结合功率谱峰值与原序列和RC1-2重建序列均方误差最小的方法确定最优潜入维数M,研究了特长钢箱梁桥索塔的变形趋势和震荡周期。小波分析技术也可以很好地描述时间序列的时频分布,但SSA重构后的结果比小波要平滑些,更能反映出时间序列的特征。结合苏通大桥北索塔监测序列表明,北索塔站的N,E,U方向上均存在明显的趋势和显著的变动周期,而且也含有较多的噪声信息。 相似文献