基于CEEMD的GPS信号去噪

GPS信号在发送过程中会受到多种误差源的影响,例如星历误差、卫星钟差、电离层对流层延迟、接收机钟差等。这些误差附加在GPS信号上使其与真实信号产生一定偏差,也使GPS信号最终的应用结果产生一定程度上的偏差,这对于科研与日常使用是非常不利的,所以对GPS信号进行去噪处理是十分必要的。互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)为近几年出现的新的数据处理方法。它由集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)改进而来,不仅保留了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在处理非平稳信号方面的优点,又完善了EMD的模态混叠问题,且计算结果表明CEEMD去噪效果优于EMD和EEMD。     

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。     

密山地电场数据小波包去噪研究

选取2009年11月21日密山市知一镇地震发生当天密山地电场数据,采用小波包阈值去噪算法,对地电场数据进行去噪研究,还原地震发生后地电场数据变化信息,并结合去噪效果及误差分析结果,选出适合密山地电场数据去噪的最优小波函数。     

基于多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统

基于多尺度分析的思想,以离散小波变换为工具,利用小波对惯性元件输出的信息进行并行阈值消噪以削弱惯性元件误差对SINS及组合系统性能的影响;然后,对GPS输出的信息进行并行多尺度预处理,并结合传统的Kalman滤波方法,对系统进行综合滤波;将上述方法引入到GPS/SINS组合导航系统中,利用实测数据进行验证,并给出了基于不同方法的大量实验曲线。实验结果表明,该方法可以有效削弱惯性元件以及GPS误差对系统的影响,提高了GPS/SINS组合导航系的精度和可靠性。     

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时,若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声,会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题,分析球形标靶的特点,探讨小波阈值去噪方法的适用性,并对去噪小波基函数的选取进行实验,提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明,标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明,该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声,单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm,相较标靶球未经去噪的拼接结果,扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm,点云总体配准精度提升约20％,是一种有效的点云数据配准预处理方法。     

局部均值分解的新小波阈值去噪法及其应用

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。     

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...     

基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究

核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。     

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地铁隧道地表变形小波去噪及灰色-时序组合预测模型研究

以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。