基于小波去噪的变形监测数据处理的方法研究

小波去噪是小波分析在信号处理领域的重要应用之一。然而变形监测数据中不可避兔含有大量的随机误差,而小波阈值去噪方法以其操作简单和良好的效果而被广泛应用。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对几种不同阀值的选取,比较不同阀值选取对去噪效果的影响。     

GNSS坐标时间序列的小波去噪

针对影响小波去噪质量的各种因素进行分析,确定最佳分解层次,利用软阈值法对GNSS坐标时间序列进行小波去噪,使用信噪比和均方根误差来衡量去噪效果。分析表明,阈值估计准则是小波去噪的关键,不同阈值的去噪结果存在明显差异,利用启发式Stein无偏风险阈值,对水平方向的坐标时间序列可以得到较为理想的去噪效果。     

变形监测数据的一种小波去噪法研究

变形监测数据不可避免会受到噪声污染,本文根据原始信号特征,通过合理的选择小波基,采用自适应阈值法去噪,可提取变形数据有用信号并恢复信号的光滑性,保留信号曲线的特征,达到较好的去噪效果。实例证明了该方法的有效性和可行性。     

变形监测数据去噪方法

论述了变形监测技术的基本原理和去噪方法,重点介绍了线性滑动去噪法和小波去噪法,并结合实例说明两种方法的应用领域和特点以及发展前景。     

变形监测数据处理的小波去噪方法

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。     

基于小波阈值去噪理论的监测数据处理方法

为了研究监测对象的变形规律,有必要消除测量噪声得到更准确的数据,小波变换理论在数据处理方面有其特点。本文利用小波去噪的理论对监测数据进行小波变换,得到信号的高频部分,并进行去噪处理,得到了较好的效果。此方法具有一定的工程应用价值,本文提供了一个地铁工程变形监测数据处理的例子。     

机载激光测深波形去噪算法对比分析

对机载激光测深数据进行去噪拟合是提取水底地形的关键步骤.本文对比了小波自适应阈值去噪、经验模型去噪(EMD)以及联合去噪的效果,利用多元高斯拟合对去噪效果进行检验.对比得到了最优去噪算法及最优参数选择,实现对海底特征的高精度提取.结果表明:在测深数据进行小波阈值去噪时,固定阈值小波去噪效果优于其他去噪效果,去噪分解层级...     

小波去噪法在变形监测数据处理中的应用

以某组变形监测数据为研究对象,详细探讨了Matlab小波去噪函数中确定各种参数的方法,再通过得出的最佳参数对实验数据进行处理。结果表明,小波去噪有很好的数据处理能力。     

小波去噪在GPS动态监测数据处理中的应用

阐述了多尺度分析和小波变换的基本原理,分析了选择不同小波基对GPS动态监测数据去噪的效果.试验结果表明,小波变换实现了对GPS动态监测数据的有效去噪,是一种可靠的分析方法.     

非线性小波变换阈值法去噪改进

提出非线性小波变换阈值改进算法,用改进后的阈值算法公式去噪,得到去噪均方误差相对于改进前公式去噪均方误差有明显减小,改进公式更合理。研究一种阈值法去噪修匀算法,去噪后曲线较光滑,基本上已消除了震荡或呈折线即伪吉布斯现象,改进效果明显。     

变形信号的去噪方法与去噪效果评价指标改进

介绍了闽值去噪的几种方法,根据噪声对信号的影响特点对去噪方法作了改进,并根据变形信号变化平缓的特点,用平滑度指标评价去噪效果,提出了一个计算公式。     

一种改进小波阀值算法的变形监测数据滤波方法

针对变形监测数据的去噪问题,在分析现有阀值确定方法的基础上,提出了一种新的小波阈值算法。实际算例表明,新算法能够有效地克服软阈值法存在的恒定偏差,进一步地提高了消噪的精度和可靠性。     

基于小波阈值法去噪的建筑物变形监测数据处理

基于小波阈值法具有非常明显的渐进近似最优性质,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果,利用小波阈值法去噪的技术,对一组建筑物变形监测数据进行去噪处理.实验结果表明,小波阈值去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待检测信号的先验知识,特别适合于建筑物变形监测数据处理.     

改进的小波阈值去噪方法在CORS数据处理中的应用研究

介绍小波变换的基本原理,分析小波阈值去噪的特点和存在问题,优化小波阈值选取方法,对小波阈值函数进行改进研究,与常用的小波去噪方法进行比较分析,并在CORS数据处理中进行应用研究。结果表明,改进的小波阈值去噪方法既能保证充分删除突变信号,又能防止原始信号过多丢失,具有较好的去噪效果,能在CORS数据处理中得到很好的应用。     

一种改进小波阈值去噪方法的研究

信号噪声的方差越大,信噪分离越困难,这样会降低小波在去噪方面的性能,使小波去噪得不到充分的发挥.为了解决这一问题,本文介绍一种方法:采用模糊控制滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差;然后用软、硬阈值法分别对处理过的信号进行去噪.仿真实验表明,去噪后的信号的信噪比和均方误差均优于单纯使用软、硬阈值算法,具有很...     

基于小波阈值的海洋磁力测量数据消噪方法

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。基于小波变换理论,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。首先对带有噪声的实测磁异常数据进行频谱分析,确定相应的多分辨分析尺度。分别采用滑动拟合法、基于小波高频系数置零的消噪方法、基于小波阈值消噪方法进行消噪计算。实例计算表明:基于小波阈值消噪方法能够将磁异常中的噪声和真实的高频信息分离开来,进一步提高了消噪的精度和可靠性。     

小波分析去噪在腰沙围垦变形监测中的应用

由于受到许多复杂因素影响,沉降监测过程中所得到的信号数据可能会含有噪声。Matlab中小波分析功能能够对信号数据中的噪声信号进行有效的分解,最后重构处理后的信号。通过实例对比,选用合适的去噪方法和去噪函数,对信号数据进行处理,最后能够得到更适合的最优估计。     

小波阈值去噪法在非稳定信号处理中的应用

高大建筑物和工业设施等的变形监测数据一般都是含噪的信号,需要对其进行降噪处理,获取其准确的变形信息,以便掌握真实的变形情况。由于监测数据都是非稳定的信号,通常采用小波阈值降噪法对其处理,但传统的软硬阈值进行降噪的效果不佳,需对其进行改进。文中采用3种改进的小波阈值降噪法与传统的方法进行比较,通过对信噪比和均方差的分析,获得适合于变形监测数据的非稳定信号的降噪方法。     

基于Wallis滤波的改进小波去噪方法研究

边缘信息是影像最重要的高频信息,在去除噪声的同时应尽量保留。介绍一种改进的小波去噪方法,不仅大大减少了算法的时间复杂度,而且用Wallis滤波对小波变换后的小波系数进行处理,在进一步压制噪声的同时增强了影像的对比度。实验结果表明,该方法不仅效率高,而且能较好地突出细节信号,效果优于普通的小波阈值去噪。