本文選題：CEEMD + 自相關(guān)　； 參考：《大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)》2017年06期

【摘要】：為了更好地消除混雜在變形序列中的噪聲,利用完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)將形變信號(hào)自適應(yīng)分解為不同尺度的振動(dòng)模態(tài)。針對(duì)分解分量中信號(hào)和噪聲區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)不唯一的問(wèn)題,構(gòu)造一種CEEMD與自相關(guān)分析相結(jié)合的去噪算法,實(shí)現(xiàn)有效信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)的分離。將該算法應(yīng)用在仿真實(shí)驗(yàn)和GNSS變形監(jiān)測(cè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理中,并與傳統(tǒng)的小波去噪方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,該算法避免了小波基選擇帶來(lái)的影響。
[Abstract]:In order to better eliminate the noise mixed in the deformation sequence, the deformation signal is decomposed into vibration modes with different scales by means of complete empirical mode decomposition (CEEMD).In order to solve the problem that the discriminating standard of signal and noise is not unique in the decomposed component, a de-noising algorithm combining CEEMD and autocorrelation analysis is constructed to separate the effective signal from the random signal.The algorithm is applied to the simulation experiment and GNSS deformation monitoring data processing, and compared with the traditional wavelet denoising method.The results show that the algorithm avoids the influence of wavelet selection.
【作者單位】： 浙江省第一測(cè)繪院;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院國(guó)土資源與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;浙江省水利河口研究院;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃(2013AA12A201) 江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程(SZBF2011-6-B35)~~
【分類(lèi)號(hào)】：P228.4

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3 張U，

本文編號(hào)：1732171