論文采用小波變換對(duì)變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同頻帶分離與變形信號(hào)消噪處理,同時(shí)進(jìn)行平滑處理。利用該方法可以減少外界因素的干擾,提高預(yù)測(cè)精度。結(jié)合工程實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,同時(shí)將小波變化模型與傳統(tǒng)的灰色預(yù)測(cè)模型、卡爾曼濾波模型、動(dòng)態(tài)灰色模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果顯示,利用小波變換進(jìn)行變形監(jiān)測(cè)的精度比上述傳統(tǒng)模型精度高,小波變換取得的效果較好。 

【文章來源】：軟件. 2019,40(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

變化尺度（mm）橫坐標(biāo)：時(shí)間尺度圖1小波分解變化縱坐標(biāo)：小波

原智華：基于小波變換的變形監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究153《軟件》雜志歡迎推薦投稿：cosoft@vip.163.com表4小波變換Tab.4Wavelettransform期數(shù)12345678910觀測(cè)值(mm)62.6963.1662.8362.3962.2162.1561.8661.2860.9160.34濾波值(mm)62.7762.1962.7762.4162.262.1261.8161.4861.3360.83期數(shù)11121314151617181920觀測(cè)值(mm)59.6959.0958.7658.5458.358.1857.9657.8557.4957.07濾波值(mm)60.2859.7558.2658.8758.6158.3358.0657.7157.4657.1圖2原始數(shù)據(jù)與軟閾值消噪后觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.2Comparisonofrawdatawithsoftthresholddenoising從圖2可以看出來，經(jīng)小波變換消噪后，數(shù)據(jù)變得更加平滑，剔除了噪聲的影響，更能看出變形的趨勢(shì)。將卡爾曼濾波、小波變換、傳統(tǒng)的GM模型、動(dòng)態(tài)GM模型進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如下圖所示。圖3預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.3Comparisonofpredictionresults由對(duì)比結(jié)果可以看出，小波變換剔除外界誤差之后，更能反應(yīng)出變形規(guī)律，對(duì)于預(yù)測(cè)基坑的變形更加有效。5結(jié)束語在對(duì)變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪的過程中，小波變換是一種有效的手段。小波分解可以將原始信號(hào)分解為頻帶不同的信號(hào)，為分析噪聲和變形體的物理變形和噪聲來源提供了根據(jù)。所以小波變換在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中，小波變換的應(yīng)用是一種有效的，具有優(yōu)勢(shì)的，具有前景的一種手段。參考文獻(xiàn)[1]信冠棟,施昆,呂曉陽(yáng).遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型在拉市海濕地保護(hù)區(qū)土地利用中的研究[J].軟件,2018,39(4):170-175.[2]丁知平.量子混沌自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的研究[J].軟件,2018,39(4):09-14.[3]劉婉靜,田璐澤,陳碩,等.基于灰色預(yù)測(cè)法對(duì)移動(dòng)端考研產(chǎn)品的研討[J].軟件,2018,39(2):161-163.[4]王利.公路邊坡監(jiān)測(cè)理論與GPS一機(jī)多天線系統(tǒng)研?

濾波值(mm)62.7762.1962.7762.4162.262.1261.8161.4861.3360.83期數(shù)11121314151617181920觀測(cè)值(mm)59.6959.0958.7658.5458.358.1857.9657.8557.4957.07濾波值(mm)60.2859.7558.2658.8758.6158.3358.0657.7157.4657.1圖2原始數(shù)據(jù)與軟閾值消噪后觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.2Comparisonofrawdatawithsoftthresholddenoising從圖2可以看出來，經(jīng)小波變換消噪后，數(shù)據(jù)變得更加平滑，剔除了噪聲的影響，更能看出變形的趨勢(shì)。將卡爾曼濾波、小波變換、傳統(tǒng)的GM模型、動(dòng)態(tài)GM模型進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如下圖所示。圖3預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.3Comparisonofpredictionresults由對(duì)比結(jié)果可以看出，小波變換剔除外界誤差之后，更能反應(yīng)出變形規(guī)律，對(duì)于預(yù)測(cè)基坑的變形更加有效。5結(jié)束語在對(duì)變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪的過程中，小波變換是一種有效的手段。小波分解可以將原始信號(hào)分解為頻帶不同的信號(hào)，為分析噪聲和變形體的物理變形和噪聲來源提供了根據(jù)。所以小波變換在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中，小波變換的應(yīng)用是一種有效的，具有優(yōu)勢(shì)的，具有前景的一種手段。參考文獻(xiàn)[1]信冠棟,施昆,呂曉陽(yáng).遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型在拉市海濕地保護(hù)區(qū)土地利用中的研究[J].軟件,2018,39(4):170-175.[2]丁知平.量子混沌自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的研究[J].軟件,2018,39(4):09-14.[3]劉婉靜,田璐澤,陳碩,等.基于灰色預(yù)測(cè)法對(duì)移動(dòng)端考研產(chǎn)品的研討[J].軟件,2018,39(2):161-163.[4]王利.公路邊坡監(jiān)測(cè)理論與GPS一機(jī)多天線系統(tǒng)研究[D].西安:長(zhǎng)安大學(xué),2006.[5]黃聲享,尹暉,蔣征.變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理[M].武漢大學(xué)出版社,2012.[6]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社,1987.96-164.[7]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)論文集[M].武漢:華中理工大學(xué)出版


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