利用小波去噪方法处理建筑物变形监测数据

本文基于小波分析理论 ,利用小波去噪技术 ,对一组建筑物变形监测数据进行了去噪处理。实际计算结果表明 ,小波去噪合理有效 ,能够敏感识别观测噪声和有用信息 ,不需要待处理数据的先验知识 ,特别适合于建筑物变形监测的数据处理。     

小波去噪在GPS动态监测数据处理中的应用研究

介绍了小波去噪的原理和步骤,基于不同的阈值选取方法、选择几种不同的小波函数、比较了在GPS动态监测数据处理中的去噪效果。结果表明,应用小波分析的方法可以较好实现去噪效果。     

基于小波变换的建筑物沉降变形分析

对一烟囱的变形观测数据进行了分析,通过对监测数据的小波消噪,识别出观测噪声的有用信息,并对有用信息进行分析的基础上,对变形体变形作出合理的几何分析和物理解释。     

基于小波分析的灰色组合模型在变形监测数据处理中的应用

在数据分析处理中,小波分析与灰色模型有各自的特点和适用范围。结合两者的优点,构建小波灰色串联和并联组合模型,并应用于变形监测工程实例,验证了组合模型建模和预测的可行性和有效性。分析结果表明,在变形监测数据处理中,应用小波灰色组合模型有较高的预测精度,能有效地进行变形监测数据处理和预测预报。     

基于建筑物沉降数据的小波去噪与预测分析

小波变换作为一种新的信号处理工具,其应用领域越来越广泛。基于小波分析理论,通过对监测数据的小波去噪分析与预测,结果表明,小波变换去噪合理有效,能够识别出观测噪声的有用信息,可以取得良好的去噪效果,尤其适用于建筑物变形监测的数据处理,能够提高建筑物沉降数据的预测精度。     

非线性小波变换阈值法去噪在工程中的应用

利用基于非线性小波变换阈值去噪算法,对变形监测数据进行去噪处理,对模拟数据的处理结果表明,基于非线性小波变换阈值去噪方法与传统的阈值去噪方法相比,能有效地去除伪吉布斯现象,提高信噪比,剔除变形监测数据中的噪声,识别被噪声疏忽的有用信号。     

岩石高边坡安全监测数据的小波变换去噪处理

 把小波变换模极大值去噪法和小波变换阀值去噪法应用于noissin模拟噪声信号和某水电站岩石高边坡安全监测资料,根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性,剔除由噪声产生的模极大值点,保留信号所对应的模极大值点,利用剩余模极大值点重构小波系数,恢复原有监测信号。并通过信噪比、去噪信号能量比、去噪信号与原信号标准差三个性能指标,比较二者的去噪性能。实例应用表明,小波变换模极大值去噪法能够更有效地去除噪音突变信号,保留原始有用信号的突变点,重构信号能够更光滑地重现原始信号,比小波变换阀值去噪法性能更佳,具有更好的实际应用价值。     

供水管网流量监测数据异常值检测方法对比分析

随着信息化技术的发展,水务企业迎来了智慧化转型升级。数据采集与预处理作为水务企业实现智慧管理的重要前序步骤,为后续数据挖掘、运营管理、调度决策提供了基础。由于环境的影响、管网中的随机扰动、管网事故等原因,监测数据的质量问题广泛存在,因此寻求有效的供水管网流量监测数据的异常值检测方法至关重要。基于此,首先根据供水管网流量监测数据的基本特征和时间维度的相关性,将常见异常归纳为3个类型;其次,以东南沿海某市的真实小区流量监测数据为例,分别探究基于统计、密度和预测的Boxplot、LOF与Prophet异常值检测模型在不同类型异常数据检测中的性能。结果表明,Boxplot与LOF模型能够较准确地识别出异常数据,但Boxplot对异常的判断标准较宽泛,容易将部分非异常数据识别为异常点,Prophet对于不稳定性较高的流量数据识别效果有限。     

小波分析去除地震资料高频干扰的研究

利用MATLAB小波分析工具箱,选用db4小波基函数、软阈值函数对实际地震资料进行五层小波去噪,通过对比分析四种小波阈值的去噪结果,指出启发式阈值函数可以较好的实现地震信号的去噪,去噪后的地震震相易于识别,有助于准确的分析研究地震信号。     

基于不同预处理的多小波在变形监测数据处理中对比分析

由于多小波具有单小波所不能同时具备的多种优良性质,同时拥有多个时频特征有所差异的基函数,使得多小波变换在信号数据处理等方面具有显著优势。为了准确获取变形特征,给出不同多小波在变形数据处理中的应用对比分析。实验结果表明,不同多小波选择合适的预处理方法,有效去除了变形监测数据里的干扰成分,实现变形趋势的提取,取得好的信号消噪效果,具有好的应用效果。     

小波分解技术在深基坑监测数据处理中的应用

从小波分解技术的强大的去噪功能出发,提出了基于小波技术的监测数据前处理方法.结合润扬长江公路大桥南锚碇排桩冻结法深基坑的变形监测数据,利用小波分解与重构手段,对变形监测数据进行消噪滤波处理,结果表明,小波分解技术去噪合理有效,可以有效地从误差干扰的变形监测数据中提取数据所反应的原始特征,同时,也不需要监测数据的先验知识,为监测数据的误差消除的一种有效方法,具有一定的理论价值和应用价值.     

小波奇异值分解的瞬变弱信号检测

研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。     

MATLAB在变形监测数据处理中的应用

探讨了MATLAB在变形监测数据处理中的应用，包括监测数据的检核、Kalman滤波器、小波降噪以及一些变形可视化功能。实践表明：在变形监测领域中引进MATLAB可以很方便地进行数据处理，降低对人员编程水平的要求，而且可以用于将成果可视化显示。     

时序分析在变形监测数据处理中的应用

本文简要介绍了时间序列分析的基本原理及方法 ,及其在变形监测数据处理中的应用。详细论述了如何利用监测序列进行识模、建模和预报 ,最后通过对南京建康路濠景花园深基坑变形监测点 (CJ 0 4 )连续 30期的观测数据进行了计算分析 ,论证了时序分析法在工程变形监测中应用的可行性与有效性。     

基于小波变换的爆破地震信号阈值去噪的应用研究

运用小波变换多尺度分析的思想,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征。利用小波系数的统计特性和噪声本身的性质,应用信号特征估计信号中的噪声形态,提出了一种爆破地震信号小波变换阈值去噪的方法,在小波阈值去噪中准确估计噪声阈值水平,使在消除信号噪声的同时保留信号中弱特征成分。通过理论和实践证明了这种方法能够有效地消除爆破地震信号中的噪声。     

基于小波分析的滑坡预测预报研究

滑坡发生前伴随着不同程度的变形发生,变形监测与安全监控问题相应地引起各级政府和管理部门越来越多的关注.本文研究了滑坡深部位移的监测数据异常值检验方法和含噪数据的消噪方法,并在此基础上,研究小波分析与时间序列分析结合的数据预报方法.通过具体实例表明:小波对监测信号消噪可以得到有用信息,能够提高模型稳定性和可靠性;小波时间...     

基于小波分析的TDR信号滤波与去噪

为去除TDR法岩土体变形监测信号中因多种原因而产生的噪声,同时最大限度地保留岩土体因变形而导致的微弱反射信号,提出结合小波函数和TDR监测信号特点的滤波与去噪方法。其工程应用表明:该方法在分析TDR监测信号时,能通过对信号的高通滤波和无用噪声的消除,在重新构造的新信号中较准确凸现隐含于原始输出信号内部的异常信号。相对于单纯用小波变换信号后某一尺度细节信号来分析岩土体变形局部特征的方法而言,该方法含义更为明确,且能更好地突出岩土体变形失稳位置(或失稳区域)。     

基于频谱分析和小波包熵值技术的压浆密实度检测与分析

基于河北省某桥梁检测项目,为研究预应力混凝土桥孔道压浆质量的缺陷,使用冲击回波法对共计41个孔道进行了检测,根据反射信号的特性得到孔道内压浆密实度的状况.根据不同压浆密实度缺陷边界面规则的5种有限元模型,提取时域数据进行快速傅里叶变换,拟合出压浆密实度和频率的关系式,并通过实际工程数据验证了有限元模型的准确性.针对缺陷...     

基于小波分解的建筑物变形监测数据处理

基于小波分析理论，利用小波去噪技术，对一组建筑物变形监测数据进行了去噪处理。实际计算结果表明，小波去噪合理有效，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的数据处理。