基于小波变换的建筑物沉降变形分析
浅谈基于随机模型的隧道施工引起地面沉降的小波分析
数是 最 困难 的事 情 ， 因 为 它依 赖 施 工 质 量 和不 同 地
就掩盖 了沉降的变化规律。因此 ， 至关重要 的是消 除波动因素的影响 ， 获得实际的沉降量 ， 以满足要求 的地表沉降预测 ， 即获得动态的、 实际的沉降量。 本 研究 旨在 通过 运用 小波 分析 的方 法来 消 除可能对邻近的
结 构 和地下设 施 造成严 重 的破 坏 。仪器 仪表 数据 显
在 过 去 的几 十 年里 ， 已经 做 了一 些 隧道 开 挖 引 起地 面沉降的分析方法 。在这些方法中估计间隙参
示 了 隧道引起 的地 面沉 降 ， 通 常并 没 有 考 虑 沉 降 随 时 间变 化 的情 况 。此外 ， 仪 器仪 表数 据 总是有 波动 ，
题只能通过分析方法和数值方法才能得以解决 。
１ ． ２ 分 析 方 法
动态 、 实时隧道施工过程 中地表沉降预测的要求 ， 这
・
５ ２・
北 方 交 通
２ ０ １ ３
样得出隧道施工引起的地面沉降随时间变化的规律
是 不完 整 的。本文 目的是 运用 时 间序列分 析方 法来 研 究 隧道施 工引起 的地 面沉 降 的规 律 。
第１ ２ 期
北 方 交 通
・ ５ ｌ ・
浅谈 基 于 随 机 模 型 的隧 道 施 工 引起 地 面 沉 降 的 小 波分 析
刘 高锋
（ 石家庄市公路桥梁建设集 团， 石家庄 摘 ０ ５ ０ ０ ０ ０ ）
要： 目前预测隧道施 工引起 的地 面随时间变化 的沉降过程 的方 法有一 定的局 限性 ， 这种局 限性是 由于测
一
个 工程 实例 去验 证 了这 种假 设 ， 并 证 明 了这 种 方 法 的 可行 性 。
建筑变形GPS测量中的小波分析法
福 建 教 育学 院 学报
Ｆ Ｉ ＪＡ０ ＹＵ ＸＵ Ｕ ＪＡＮ Ｉ Ｅ ＹＵＡＮ ＸＵＥ Ｂ Ａ０
Ｎ０． ５
Ｏ ｔｂ ｒ２ １ ｃｏ ｅ ， ０ ０
建 筑 变形 Ｇ Ｓ测 量 中的小波 分 析法 Ｐ
陈
（ 州大学 ， 建 福 福
航
福州 ３０ ２） ５ ０ ５
摘 要 ： 讨 Ｇ Ｓ技术在 工 程测 量领域 的应 用 中的数 据处理 问题 ， 究 Ｇ Ｓ测量 中的误 差 来 探 Ｐ 研 Ｐ
源及其 对最终 数据 的影响 。综述 基于小波分 析法 应用于数据处 理 的理论 以及 应用 现状 。 关键 词 ： 小波分 析 ； Ｐ ； Ｇ Ｓ 数据处 理 中图分类号 ：Ｕ１ ６ Ｔ ９ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编号 ：６ ３ ９ ８ ２ １ ） ５ ０ ２ — ２ １７ — ８ ４（０ ０ ０ — １ １ ０
１ 引 言
在工 程测 量领 域 ， 随着 科 技 的进步和 发 展 ， Ｐ ＧＳ 技术 逐渐在 工程测 量领 域得 到 了推广 和应用 。 与传 统 测量 方法相 比， Ｐ Ｇ Ｓ的高精度 和 高度 自动化 的特 点使 其在 军事和 民用 领域 都得到 了广 泛物 ， 光 的衍 射 光斑 达 到 了 ０ｍ 激 １ｒ 以上 。除此 之外 ， 光路径 通过 的井 筒 中， ５ｍ ａ 激 光斑 还会 受到空气 中气流 的影 响， 增加 结果 中的误差 。
２３ 全 站 仪 法 ．
量领 域为例 ， Ｐ 术近年 来在 高层建 筑物 的变形监 Ｇ Ｓ技 测 中显示 出 了高效便捷 的特 点 。 统上 的变形位 移观 传 测一 般采用 加速度 计等 方法 。 这种 方法 的明显缺 陷就 是难 以实现 实 时处理测 量数据 。 Ｐ Ｇ Ｓ接 收端设备 的采 样率 可 以达 到几十 赫兹 ， 这种特 性满足 了工程 测量领 域 中的变形 动态监 测要 求 。 考虑 到 Ｇ Ｓ系统本 身 的误 差来 源 （ 历误 差 、 Ｐ 星 多 路径 效应 、 电磁干扰 等） 以及外 界 因素 在测 量时对观 ； 测建 筑本身 的影 响 ， 终的观 测结果是 一个混 合 了多 最 种不 同来源 的坐 标序列 。在数 据分析 过程 中 ， 必须 将 这些 误差提 出， 传统 的滤波 方法往往 难 以达到令 人 而 满意 的效 果 。 小波 分析 从 １７ ９ ４年 ， 由法 国工程 师 Ｊ ｒ ｔ ， ｌ 提 Ｍｏ ｅ 出以来 ，应 用于信 号 处理领域 从而解 决 了许 多难题 。 相对 于傅里 叶变 换 ， 波分析在 局部对 空 间 （ 间） 小 时 和 频率 做变换 ， 并通 过伸缩 和平移 等手段 对信 号进行 多 尺度 分解 ， 以对 噪声和 信 号做 出很好 的分离 。 可 ２ Ｇ Ｓ应用 于建筑 变形测量 Ｐ 在工程 建设 领域 ， 传统上 对于振幅 有 以下几种 监 测方 法 ： ２１ 加速度 传 感器 法 ． 加速 度 传 感器 法 是将 若干 加速 度 仪安 装在 结 构 物上， 得到位 移 加速 度 ， 过对 数据 的二 次积 分得 到 通 位移 量 。这 种 方法 的弊端主要 是误差 较大 ， 而且对 于 特殊 的高层 塔架 等建筑 物 ， 安装 仪器 是很 困难 的 。
基于小波变换的变形监测应用研究
基于小波变换的变形监测应用研究一、小波变换简介小波变换有别于传统傅里叶变换，其通过将信号进行时域和频域上的分解，能够更加准确地描述信号的某些特征。
该方法在信号分析、图像处理等领域中得到了广泛的应用。
小波变换原理：将待分析的信号进行级数分解，用不同尺度的小波函数逐级对信号进行分解。
在不同尺度的小波函数中，可以更好地描述信号的局部特征。
2.1 变形监测中的信号特征在变形监测中，会产生一些具有特征的信号。
比如，隧道工程中，施工能够产生很多声音、振动等，从而产生具有一定频率的信号。
地下水位变化等因素也会产生具有一定规律的信号。
还有建筑物自身结构变形、风动、地震等因素，也会产生特征明显的信号。
将检测到的变形信号应用小波变换进行分析，可以提取到信号的局部特征，对于分析变形前后信号差异，尤其是较微小的变化，更加敏感。
小波变换还可以根据信号变化的时频分布进行分析，通过对峰值、波峰等特征进行提取和分析，能够更加精准地检测实体结构的变形情况，从而为变形分析提供分析准确度。
2.3 实际应用在制定变形监测方案时，应根据实际情况选择合适的工具和方法，而小波变换是一种非常有效的方法。
例如，在地下工程监测中，可以利用小波变换分析地下水位变化，及时发现地下水位变化带来的风险，并采取相应的措施进行改进。
在建筑监测中，可以采用小波变换进行动态、静态结构的监测，及时发现建筑物自身结构变化带来的风险，十分适合较大建筑和桥梁的逐渐变形。
四、结论小波变换在变形监测中有着广泛的应用前景。
它能够提取信号的时域、频域、时频域上的特征，以及小幅波动、微小变形等特征，在变形监测和安全评估为环节中起到非常重要的作用。
基于小波分析与灰色模型的隧道地表沉降预测方法
基于小波分析与灰色模型的隧道地表沉降预测方法摘要：采用快速傅里叶变换对地表沉降监测数据进行频谱分析，选取db2小波函数进行小波降噪处理后，再通过灰色GM(1,1)模型对地表沉降进行预测。
工程实例分析结果表明，相比未降噪直接预测，这种方法能够减小预测误差约51.8%，将为地表沉降趋势预测及相应施工措施制定提供合理的参考依据。
关键词：快速傅里叶变换；小波分析；灰色模型；隧道；沉降预测1引言在西部大开发战略推动下，山区高速公路与公路隧道建设迅猛发展。
采用新奥法修建公路隧道过程中，监控量测是施工过程中安全预警、动态设计的重要手段与依据[1]。
尤其是隧道洞口浅埋段，地质条件一般都很差，大变形、冒顶、仰坡滑塌甚至隧道结构开裂等事故时有发生，洞口段施工往往都是高速公路项目中难度高、风险大的节点工程。
因此，对地表沉降监测数据进行正确分析与合理预测非常关键，具有重要的现实意义与理论价值。
隧道地表沉降数一般采用水准仪配合铟刚尺进行采集，由于岩土体随时间变形速率的随机性以及仪器精度和其它偶然因素的影响，现场实际监测数据难免出现一定的波动性。
数据的波动性不仅在一定程度上影响对数据整体发展趋势的判断，而且基于波动数据得到的预测结果也有较大的不确定性。
数据波动的主要源于测量误差、温度等非确定因素与随机因素，为了获得岩土体自身的变形规律，并且对后续变形情况进行预测，需要将岩土体变形趋势性部分与波动性部分进行分离，即数据去噪。
鉴于此，本文提出采用小波分析方法对地表沉降进行去噪，再采用灰色GM(1,1)模型进行沉降预测的方法。
2基本原理2.1小波分析原理隧道地表沉降监测数据都是随时间变化的曲线，为时程曲线。
将时程函数表示为下面的小波级数：(1)(2)其中，是小波函数，是小波系数，且(3)由上式可以看出小波级数是两重求和，小波系数的指标不仅有频率的指标，而且还有时间的指标。
也就是说，小波系数是随频率不同而变化的，而且对于同一个频率指标，在不同时刻，小波系数也是不同的。
基于小波阈值法去噪的建筑物变形监测数据处理
Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｆｍ ｏ ｔ ｒ ｎ ａ ａ ｏ ｕ ｌ ｉ ｇ ｄ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｂａ ｅ ｏ ｅ ｓｎｇ ｏ ｎｉｏ ｉ ｇ ｄ ｔ ｆｂ ｉｄ ｎ ｅ ｏ ｍ ｔｏ ｓ ｄ
（． 宁工程技术大学 ， 宁 阜新 １ ３ ０ ；． １辽 辽 ２０ ０ ２ 吉林 第一测绘 院， 吉林 四平 １６ ０ ） ３ ０ １ 摘 要： 基于小波 阈值法具有非常 明显 的渐进近 似最优性质 ， 以在均方 差意义 下取得最 优 的去 噪效果 ， 可 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 。 关键词 ： 变形监测 ； 小波分 析 ； 阈值去噪 ； 软硬 阈值折衷法
１ ６ ０ ，Ｃｈｎ ） ３０１ ｉａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌｔｔ ｒ ｓ ｏｄ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ｗｉ ｅ ｙｏ ｖｏ ｓｎ ｔ ｒ ｆｏ ｔ Ｉｐ ｏ ｒ ｓ ｉｅａ ｐ ｏ ｉ ｓｒ ｃ ： ａ ｅ ｎ ｗａ ｅｅ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｏｓｎ ｔ ａｖ ｒ ｂ ｉｕ ａｕ ｅｏ ｐ ｉ ｒ ｇ ｅ ｓｖ ｐ ｒ ｘ— ｈ ｍａ ｍａ ｏ ｉ ｒ ｎ，ａ ｈ ａ ｅ ｔ ｅ ｉ ｃ ｎ ｏ ｔｉ ｈ ｐ ｉ ｌｅｆｃ ｆｄ ｎ ｉｉｇ ｕ ｄ ｒｍｅ ｎ ｓ ｕ ｒ ｅ ｓ ， ａ ｎ ｗ ｔｔ ｅ ｓ ｍ ｉ ｔ ａ ｂ ａｎ ｔ ｅ ｏ ｔｍａ ｆｅ ｔｏ ｅ ｏｓｎ ｎ ｅ ａ ｑ ａ ｅ ｓ ｎ ｅ ｅ ｍ
基于小波变换的变形监测应用研究
基于小波变换的变形监测应用研究1. 引言1.1 研究背景现代社会中，各类建筑物和工程设施的变形监测越来越受到人们的关注。
传统的监测方法往往存在着监测范围有限、监测精度不高、监测频率低等问题，因此迫切需要一种能够实现高精度、高效率的变形监测方法。
随着互联网、物联网等技术的快速发展，各类传感器和监测设备也在不断更新换代。
基于小波变换的变形监测方法，将进一步推动变形监测技术的发展，为工程结构的安全运行提供更加可靠的保障。
开展基于小波变换的变形监测应用研究具有重要的理论意义和实际价值。
1.2 研究目的本研究的目的是探讨基于小波变换的变形监测应用，并对其在工程领域中的实际应用进行深入研究。
通过对小波变换原理的分析和理解，结合变形监测领域的需要，我们希望能够建立一个基于小波变换的变形监测方法，并验证其在实际工程中的可靠性和有效性。
通过实验数据的收集和分析，我们将对基于小波变换的变形监测方法进行评估，验证其在变形监测中的优势和适用性。
最终的目标是为工程领域提供一种更精准、更可靠的变形监测方案，为工程实践提供有力支持，并为相关领域的研究和发展做出贡献。
通过本研究，我们也希望能够为小波变换在变形监测领域的应用提供新的思路和方法，促进相关研究的进步和发展。
1.3 研究方法在本研究中，我们将采用实验研究的方法来探讨基于小波变换的变形监测应用。
具体的研究方法包括以下几个步骤：1. 数据采集：我们将通过传感器获取变形监测数据，包括变形量、振动数据等。
这些数据将作为研究的基础。
2. 小波变换分析：接着，我们将对采集到的数据进行小波变换分析，探索数据的频域特征和时域特征。
通过小波变换，我们可以将信号分解成不同尺度和频率的成分，从而更好地理解数据的结构。
3. 算法设计与优化：基于小波变换的变形监测方法需要设计相应的算法来处理数据，并优化算法提高监测精度。
我们将结合实际数据对算法进行调优，确保监测结果的准确性和稳定性。
4. 实验验证：我们将通过实验设计验证基于小波变换的变形监测方法的有效性和实用性。
基于小波变换的变形监测应用研究
基于小波变换的变形监测应用研究随着工程建设和自然环境的变化，土壤、岩石等地质物材会因为各种原因产生一定的变形，而这些变形会给工程安全和环境造成巨大的危害。
因此，变形监测被越来越广泛地应用于地质灾害预警和工程建设等领域。
其中，小波变换是一种较新的分析工具，具有分解信号、多尺度分析等特点，因此被广泛地应用于地质物材变形的监测和分析。
本文将介绍基于小波变换的变形监测应用研究。
首先，概述了小波变换的原理和特点，以及其与其他传统分析工具的比较，为了更好地应用小波分析土体的移位变形特点，将其应用到土体变形参数的分析中，探索了基于小波分析的变形监测方法。
进一步，将基于小波分析的变形监测方法应用于实际的变形监测中，通过对古城墙体变形进行监测，验证了该方法的有效性和实用性。
文章主要结构如下：一、小波变换的原理及特点小波变换是将信号分解为频谱和幅度的分析工具，可以有效地提取信号的短时特征和多尺度特性。
其特点有：反应信号的时频结构，可进行自适应信号分析，具有良好的局部性、多分辨率性等等。
二、基于小波分析的土体移位变形特点土体变形通常表现为移位和形变，移位是必须掌握的变形形态。
基于小波变换的尺度分解，可以将土体变形的微小移位分离出来，并通过分析移位的振幅和频率特征，确定土体变形参数。
基于小波分析的变形监测方法，主要包括如下步骤：采集变形数据、进行小波分解、对分解后的信号进行处理和分析并提取参数、进行变形监测预测和诊断等。
这种方法可以实时检测变形参数的变化情况，利用监测数据可以预测变形发展趋势和变形程度，为防治灾害和保障工程安全提供有力的数据支持。
四、实际应用案例综上所述，基于小波变换的变形监测应用研究具有较好的实用性和发展前景。
未来，随着小波变换技术的持续发展和完善，基于小波分析的变形监测方法将更加成熟和优化，应用范围将进一步拓展，为相关领域带来更大的技术突破和持续创新。
基于小波变换的变形监测应用研究
基于小波变换的变形监测应用研究小波变换是一种既能对时域信号进行频域分析又能对频域信号进行时域分析的信号处理方法。
它具有特定的时间-频率局部性质，对非平稳信号具有很好的分析能力。
基于小波变换的变形监测应用是利用小波变换对结构的形变和损伤状态进行分析和监测的一种方法。
在目前的工程实践中，结构的变形和损伤状态通常通过安装传感器对结构进行监测。
传统的传感器监测方法受限于传感器的数量和安装位置，无法对整个结构的变形和损伤状态进行全面和连续的监测。
基于小波变换的变形监测应用可以通过对结构的振动信号进行小波分析，从而实现对结构变形和损伤状态的全面和连续监测。
基于小波变换的变形监测应用通常包括以下几个步骤：需要采集结构的振动信号。
可以利用传感器或者无线信号传输设备对结构的振动信号进行实时采集。
然后，将采集到的振动信号进行小波变换，得到不同频率范围内的小波系数。
接下来，根据不同频率范围的小波系数，可以分析结构在不同频率范围内的振动特性，以及变形和损伤状态。
可以通过设定一定的阈值，对结构的变形和损伤状态进行判断和报警。
基于小波变换的变形监测应用可以用于各种类型的结构，如建筑物、桥梁、风力发电机等。
通过对结构的振动信号进行小波分析，可以实时监测结构的变形和损伤状态，及时发现结构的问题，减少维修成本和避免事故的发生。
基于小波变换的变形监测应用还可以用于研究结构的动力特性和固有振动模态，为结构设计和评估提供参考。
基于小波变换的变形监测应用是一种有效的结构监测方法，可以实现对结构变形和损伤状态的全面和连续监测。
它具有很好的分析能力和灵活性，可以应用于各种类型的结构。
未来，随着传感器技术和信号处理技术的不断发展，基于小波变换的变形监测应用将得到更广泛的应用和进一步的研究。
基于小波变换的变形监测应用研究
基于小波变换的变形监测应用研究【摘要】这篇文章探讨了基于小波变换的变形监测应用研究。
在介绍了研究背景和研究意义。
在详细讨论了小波变换的基本原理，小波变换在变形监测中的应用，基于小波变换的变形监测方法，以及进行了案例分析和实验结果与讨论。
结论部分总结了基于小波变换的变形监测方法的优势，并提出了未来研究方向。
这篇文章的研究成果有助于提高变形监测的准确性和精度，为相关领域的研究和应用提供了重要参考。
【关键词】小波变换、变形监测、研究背景、研究意义、基本原理、应用、方法、案例分析、实验结果与讨论、优势、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景在变形监测中，传统的方法往往只能提供局部信息，难以全面分析结构或地质体的整体变形情况。
而基于小波变换的方法可以通过多尺度分析来获得更全面的信息，可以检测到不同尺度的变形特征，从而更准确地评估结构或地质体的整体变形情况。
基于小波变换的变形监测方法具有很大的潜力和广阔的应用前景。
通过研究基于小波变换的变形监测方法，可以提高变形监测的准确性和可靠性，为工程领域的变形监测提供更好的技术支持。
1.2 研究意义变形监测在工程领域具有重要意义，可以有效监测结构物体的形变情况，提前发现问题并采取相应的维护措施，保障结构物体的安全性和稳定性。
而基于小波变换的变形监测方法，则可以提高监测的准确性和效率，有望成为未来结构变形监测的重要手段。
通过小波变换，可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地捕捉结构变形的特征和规律。
小波变换能够有效处理非平稳信号，适用于复杂条件下的变形监测。
研究基于小波变换的变形监测应用对于提升变形监测技术水平，提高结构安全性具有重要意义。
通过本研究，我们可以深入理解小波变换在变形监测中的应用原理，探索基于小波变换的变形监测方法，并对未来的研究方向进行展望，为工程领域的变形监测技术发展贡献一份力量。
2. 正文2.1 小波变换的基本原理小波变换是一种信号处理技术，它基于数学中的小波理论，将信号分解成不同频率的子信号，并可以同时提供时间和频率信息。
小波变换抗震计算
小波变换抗震计算小波变换是一种用于信号处理和分析的强大工具，它在不同领域都有广泛应用。
在抗震计算中，小波变换可以用于地震信号的处理和分析，以提取有关地震的相关信息。
地震是地球内部的一种自然现象，它会产生强烈的振动，对人类和建筑物等造成巨大的破坏。
在抗震计算中，我们需要对地震信号进行分析和处理，以求得有关地震的各种参数和信息。
小波变换可以帮助我们实现这一目标。
小波变换是一种通过在不同尺度上对信号进行分解和重构的方法。
它以“小波”作为基函数，通过缩放和平移来适应信号的不同频率和时间特征。
在小波变换中，尺度越小的小波基函数可以提供更高频率的信息，而尺度越大的小波基函数则提供更低频率的信息。
在抗震计算中，我们通常使用小波变换来对地震信号进行分解和重构，以提取不同频率范围内的地震信息。
这样做的好处是可以更好地理解地震的频率特征和振幅变化，从而更准确地分析和处理地震信号。
小波变换在地震信号处理中的应用主要有以下几个方面：1.频率分析：通过小波变换，我们可以将地震信号分解成不同频率范围内的子信号，从而能够更好地了解地震的频谱特征。
这对于分析地震的频率成分、震级和震源等参数非常重要。
2.振幅分析：小波变换可以帮助我们理解地震信号的振幅变化，从而对地震造成的破坏和危险程度进行评估。
通过对不同尺度上的小波系数进行分析，我们可以了解地震信号在不同频率范围内的振幅变化情况。
3.时频分析：小波变换可以提供时频分析的能力，即将信号的时间特性和频率特性结合起来进行分析。
这对于理解地震的时序演化和频率变化非常有帮助。
4.降噪处理：地震信号往往包含大量的噪声，对于地震信号的分析和处理造成很大的困扰。
小波变换可以通过去除小波系数中的高频噪声来实现降噪处理，提高地震信号的质量和可靠性。
综上所述，小波变换在抗震计算中具有广泛的应用。
通过对地震信号进行小波变换和分析，我们可以更好地了解地震的频率和振幅特征，从而提取有关地震的重要信息。
这对于地震的预测、防治和灾害评估具有重要的意义。
基于小波分解的建筑物变形监测数据处理
基于小波分解的建筑物变形监测数据处理发表时间：2018-12-17T15:48:45.783Z 来源：《防护工程》2018年第23期作者：任亚光[导读] 小波分析是最近十几年发展起来的新的信号处理技术，其在时域和频域上都可达到高的分辨率，有“数学显微镜”之称合肥市测绘设计研究院安徽省合肥市 238000摘要：小波分析是最近十几年发展起来的新的信号处理技术，其在时域和频域上都可达到高的分辨率，有“数学显微镜”之称。
利用小波滤波进行多尺度分析，对原始信号中包含的各种频率成分进行分解，去除观测序列的噪声(测量误差)，提取变形监测对象的动态特性，评定观测结果的质量，在工程实践中有很高的应用价值。
关键词：小波分解；建筑物变形；监测数据处理；由于观测环境和设备等因素的影响，建筑物变形监测的数据与建筑物真实的变形量有一定的误差。
这些误差对建筑物的安全评价有一定的影响，因此需要对数据进行去噪处理，获取其准确的变形信息，以便掌握变形的情况，及时发现问题，保证工程建筑的安全。
在传统的降噪滤波方法中，需要待检测信号的先验知识(如卡曼滤波)，而傅立叶变换主要对长期持续的周期性信号有效。
由于小波变换适于分析由短时高频成分和长时低频成分组成且无太多先验知识的信号，可以考虑将小波分析方法用于建筑物变形监测数据的处理之中(这里信号等同于观测数据，噪声即观测误差)，去除观测误差，即可得到消噪之后的观测数据。
一、基本原理利用小波分析去噪，即是在不同尺度下作小波变换，其实质就是用不同中心频率的带通滤波器对信号进行滤波，把那些主要反映噪声频率的尺度小的小波变换去掉，即可得到质量较好的有用信号。
同时，根据被滤除的噪声信号，可以评定噪声的大小。
由于实际观测到的信号都是离散的，所以，信号处理都是用离散小波变换(DWT)。
对任一信号，离散小波变换的第1 步是将信号分为低频部分(近似部分)和高频部分(细节部分)。
近似部分代表了信号的主要特征。
第2 步对低频部分再进行相似运算(这时尺度因子已改变)，并依次进行到所需要的尺度。
基于小波神经网络模型的隧道沉降监测分析
基于小波神经网络模型的隧道沉降监测分析摘要：高铁隧道变形监测过程中有很多不确定因素导致获得的监测数据包含很多随机误差，利用小波分析理论先对数据进行降噪处理，再通过小波分析与经典的人工神经网络相结合，建立小波神经网络模型进行预测。
与BP网络模型相比，经过小波函数降噪后再进行预测模型的建立所获得的预测结果精度更高，误差小，在高铁隧道的变形监测研究中有很好的应用前景。
关键词：隧道沉降预测，小波分析，小波神经网络，BP神经网络Abstract：There are many uncertain factors in the monitoring process of high-speed railway tunnel deformation，which lead to a lot of random errors in the monitoring data.By using wavelet analysis theory，the data is denoised first，andthen wavelet analysis is combined with classic artificial neural network to establish wavelet neural network Model to pared with the BP network model，the prediction results obtained after the noise reduction of the wavelet function and the prediction model are established are more accurate and less errory.Therefore，the prediction results of the deformation monitoring of the HSR tunnel have a good application prospect.Keywords：Tunnel Settlement Prediction，wavelet analysis，wavelet neural network，BP neural network0引言高铁隧道的修建一般在周围地形复杂的环境中进行，工程项目进行监测所获得的数据对监测数据存在很多误差，这对后期进行变形分析预测会有很大的干扰。
基于小波去噪和PSO-BP神经网络模型的基坑沉降变形预测
基于小波去噪和PSO-BP神经网络模型的基坑沉降变形预测摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。
使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。
关键词：粒子群优化；小波分析； BP神经网络；基坑变形预测0 引言随着城市化的加快，地球空间资源相对短缺的问题变得更加严重。
开发地下空间的城市基础设施是解决这一问题的一种不可避免的做法。
在建筑过程中，由于原始固体层压力的变化，一个被毁的坑场的周围已稳定下来，不可避免地导致地面着陆和变形。
为了确保项目的顺利运作以及人民和社会财产的安全，有必要对变形现象进行良好的监测，以便取得变形方面的硕士学位、灾害预报和预警。
许多国内外科学家已经进行了许多研究和分析，以根据其本国的实际情况扭曲该模型。
所有专家和科学家都做了一些神经网络研究，以预测每个项目的验证模型。
一般结论是，神经元预测模型的准确度扭曲了预测。
在本文件中，本研究的目标是在特定城市建立一个洞机构，利用时间序列减少干扰的时间序列调整为基础的波波理论，并在自带者进入神经网络、神经网络和bb进入神经网络模型预测网络之前和之后减少数据干扰。
结果显示，粒子群的神经网络模型与这些的粒子群具有最大的预测准确度和偏差，随着时间预测的增加而增加。
是根据数据干扰波建立的神经网络。
预测准确度比基于原始监测数据的神经网络模型要好。
1 粒子群优化的BP神经网络原理在典型的粒子群中，每个粒子的位置都代表当前重复中的神经网络的一组重量，在每一粒子之后，确定了在神经网络连接方面发挥作用的若干重量和阈值。
颗粒物在寻找空间重量的过程中移动，由此产生的误差使网格层最小化，改变粒子的速度，也就是使质量网络现代化，以减少误差的平均平方。
1.1 参数控制(1) 大多数神经网络都使用由三层组成的神经网络:输入层，一个层和输出层。
基于 MATLAB 与小波进行沉降数据处理与分析
基于 MATLAB 与小波进行沉降数据处理与分析冷信风;赖祖龙;熊思桥【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】The paper combines the basic principles of the wavelet analysis and MATLAB powerful data processing capability and graphics fitting ability Fitting Toolbox , using wavelet analysis and time series prediction model and the MATLAB built -in fitting tool-box for settlement datafitting .The method is applied to bridge soft soil roadbed subsidence monitoring in the prediction of work in Huanggang .In two kinds of fitting method of prediction effect comparison , the results show that the wavelet processing model has poor resistance to interference and gross error detection and elimination , at the same time the curve fitting toolboxfitting model is more con-venient than conventional models .The results show that the combination of the two models will greatly increase itsvalue .%结合小波分析的基本原理和MATLAB强大的数据处理能力与图形拟合能力，采用了小波时间序列预测模型与MATLAB中自带的拟合工具箱来进行沉降数据的拟合，并将该方法应用于黄冈市某大桥软土路基沉降监测的预测工作中。
小波神经网络在沉降预测中的应用研究的开题报告
小波神经网络在沉降预测中的应用研究的开题报告一、项目背景随着现代化建设的发展和城市化进程的加速，地面基础设施的建设数量和规模越来越大，因此沉降问题日益成为影响基础设施安全的重要因素。
沉降预测是解决这一问题的关键所在，但传统的分析方法存在精度不高、数据处理难等问题。
二、研究目的本文旨在探讨小波神经网络在沉降预测中的应用研究，以提升预测精度、优化数据处理过程，为城市基础设施建设提供科学依据。
三、研究内容1. 沉降预测的相关知识为了深入理解沉降问题，本文将对沉降预测的相关知识进行系统梳理和分析，包括沉降的特点、原因、分类等内容。
2. 小波神经网络的原理及应用介绍小波神经网络的基本原理和应用场景，包括小波变换、神经网络结构及训练算法等方面，为后续沉降预测模型的建立奠定基础。
3. 小波神经网络在沉降预测中的应用研究以实际工程数据为样本，利用小波神经网络构建沉降预测模型，探究小波神经网络在沉降预测中的应用效果，比对传统预测方法的差异，验证小波神经网络能否达到更高精度的预测结果。
四、研究方法1.文献调研法。
对国内外小波神经网络在沉降预测中的研究情况、沉降预测模型构建方法、小波神经网络的相关算法等方面进行全面梳理和调研。
2.实验研究法。
采用实际建设工程的监测数据为样本，建立小波神经网络模型，验证其在沉降预测中的应用效果，并与传统的预测方法进行比对。
五、可行性分析1.数据来源可靠本文所采用的数据均来自实际监测工程，具有可靠性和实用性。
2.研究方法先进小波神经网络是一种先进的数据处理方法，已在多个领域得到应用，证明了其正确性和可行性。
3.研究成果具有实际应用价值本文所得到的小波神经网络模型可用于城市基础设施沉降预测等领域，具有实际应用价值。
六、预期成果本文将得出小波神经网络在沉降预测中的应用效果，比对该方法与传统方法的差异，验证小波神经网络能否实现更高精度预测。
通过实验验证，将得到一个可行、优化的高精度沉降预测模型。
基于小波消噪的时序分析法在变形监测数据处理中的应用的开题报告
基于小波消噪的时序分析法在变形监测数据处理中的应用的开题报告一、选题背景及意义随着现代化建设的不断推进，地下工程的规模和数量也越来越大。
而地下工程的变形监测与预测是保证地下工程安全和稳定的重要手段。
在地下工程建设中，变形监测的数据是判断地下工程变形状态的重要依据。
基于小波消噪的时序分析方法是目前常用的变形监测数据处理方法之一，在地下工程变形监测领域中具有广泛的应用。
本研究拟通过对基于小波消噪的时序分析法在变形监测数据处理中的应用进行探讨，进一步深化地下工程变形监测与预测领域的研究。
二、研究目的及内容本研究的目的在于探讨基于小波消噪的时序分析法在地下工程变形监测数据处理中的应用，通过对该方法的分析和研究，可为地下工程变形监测领域的相关研究提供重要理论基础和实际应用技术。
研究内容包括：1.地下工程变形监测概述及其数据处理方法技术综述。
2.小波分析原理及其在变形监测领域中的应用。
3.基于小波消噪的时序分析法的理论及其在变形监测数据处理中的应用方法。
4.利用基于小波消噪的时序分析法对实际变形监测数据进行处理，探讨该方法在变形监测领域的应用效果。
三、研究方法及实现途径本研究采用文献调研、实例分析和计算机仿真等多种方法进行。
具体实现途径包括：收集整理相关的文献和资料；利用Matlab 等软件结合实际变形监测数据进行研究和计算机仿真。
四、预期成果及研究价值本研究预期可获得以下成果：1.系统性掌握基于小波消噪的时序分析法在地下工程变形监测数据处理中的理论基础和实际应用技术；2.对基于小波消噪的时序分析法进行分析和研究，从而为地下工程变形监测领域的相关研究提供重要理论基础和实际应用技术；3. 通过实例分析和计算机仿真等方法，探讨基于小波消噪的时序分析法在变形监测领域中的应用效果。
本研究的研究价值不仅在于深化地下工程变形监测与预测领域的研究，更在于为地下工程建设提供重要的技术保障和理论参考。
基于小波变换的变形监测应用研究
基于小波变换的变形监测应用研究随着现代工程建设和产业发展，结构变形监测日益成为一项重要的工作。
变形监测对于工程的安全评估、结构设计的可靠性评估以及工程的长期健康管理等方面都具有重要意义。
其中，小波变换技术可以将复杂的信号进行分析，并提取出信号中的局部信息，因此在结构变形监测中得到了广泛应用。
本文主要研究基于小波变换的变形监测应用，包括小波变换原理、小波分析技术、小波包分析技术、小波变换在变形监测中的应用等方面。
一、小波变换原理小波变换是一种信号分析方法，通常用于将时域信号从时域转换为小波域。
小波变换可以将时域信号分解为多个小波分量，并且在不同的频率范围内对信号进行分析。
对于任何一种小波变换，都有一个对应的小波基函数，该函数可以描述小波变换过程中每个小波分量的形态和特点。
小波变换可以分为连续小波变换和离散小波变换两种。
连续小波变换（CWT）是将原始信号用小波基函数进行卷积，得到一系列小波系数，表示信号在不同时间和不同频率上的变化情况。
连续小波变换的表达式为：$$CWT_\psi (a,b)=\frac{1}{\sqrt {|a|}}\int f(t)\psi^* (\frac{t-b}{a})dt$$其中，$f(t)$为原始信号，$\psi^*$是小波基函数的复共轭，$a$和$b$是尺度和平移参数，用于调整小波基函数的大小和位置。
二、小波分析技术小波分析技术是将小波变换应用于信号处理中的一种方法。
小波分析技术可以将复杂的信号分解为多个小波分量，从而更好地描述信号的特征和属性。
小波分析技术通常包括以下步骤：1. 信号分解：将原始信号进行小波变换，分解出多个小波分量。
信号的分解级别决定了小波分量的数量，分解级别越高，分解出的小波分量越多，信号的描述越精细。
2. 小波系数显著性分析：对分解出的小波系数进行分析，找出其中的显著小波系数，并将其保留用于重构。
3. 信号重构：将保留的小波系数通过小波逆变换重构为原始信号。
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基 于 小 波 变 换 的建筑 物 沉 降 变形 分析
黎信宏
摘
秦世茂
文鸿雁
要： 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 ， 变形体 变形作 出合 理的几何分析和物理解释。 对
关键词 ： 小波变换 ， 变形观测 ， 噪 去 中图分类号 ： １ ．４ Ｕ４ ２ ２
一
个菜单 区， 例如
ｓ． ３ ０是 ７列 Ｘ４ ９行矩形 区。在使用 菜单 ５ 结 语
１随着科学技术 的飞速发展 ， ） 测绘行业 也发生 了转 变。数字 原理 与地 图定位相 同。菜单 定 位 的定 向点 一般选 取菜 单 的左 上 测 图应 向全站型 自动跟踪测量模式 、 Ｐ Ｇ Ｓ测量模式和 Ｇ Ｓ载波相 Ｐ 角、 左下角和右下角三点 。 位差分技 术 Ｒ Ｋ 方 向发 展 。２ 在 我 国 ， Ｔ ） 很多 地 方 都 已开 展 了
缈 ： ２ｈ志 ２ ） ｌ Ｓ （ 一 ｎ磷 ， Ｄ ｇｋ ｎ磷 ｌ ／： （ 一２） ，
由 和 可重构 ， 即：
（） １ （） ２
小波分析作 为一种 新 的多分辨率 分 析方 法 ， 为信号 滤波 、 信 噪分 离和特征提取提供 了有 效途 径。在 分析 变形 观 测数据 的变 形特征 和误差特性 的基 础上 ， 用小 波滤 波算法进 行 降噪处理 ， 应 消除各种客观 因素 等 引起 的 噪声 ， 后对 消 噪后 的数 据进 行 分 然 文 中介绍手扶跟踪数 字化仪进 行地图的数字化。 位和控制点定位两 种方式 。按 图廓点 的地 图定位是 由数 字化仪
再对低频 部分进 行相 似运 算 ， 次进 行到需 要 的尺 依 由沉降造成的。为 了正确决策 ， 就要对数 据进 行处理 。获得变形 的主要特 征 ， 度， 分解过程如下 ： 体的真实变形数据 ， 以研究 变形 体 的空间状 态 与时 间特性 ， 并对
建筑物 的变形 原因做出科学解释 。 －
地 图符号 的数 字化 ： 在地 图定 位和 菜单定 位完成 之后 ， 即可 Ｇ Ｓ Ｉ建库工作 ， 提高数 字地 图 的精度 ， 需要 以便 ＧＳ的应用 。３ Ｉ ）
前需要进行定位 ， 才能根据菜单 格 内取点坐标 ， 判别 出菜单选项 ，
开始对 大比例尺地 图进行 数字化。 地 图接边和 图形 编辑 ： 由于地 图数字 化过 程 中的误 差 ， 原 使 已接好 边的地 图又会 出现 接边 不相 吻合 的现象 （ 即出现 接边 误 差 ）此时必须对 数字化 的地 图进行 接边 处理 。一 般采 用人工 判 ，
磷 １ （一 ｋＡ 十∑ｇ以 ２）ｆ ，＝∑ｈｎ ２）ａ ｆ （ 一 ｋＯ ｏ
读和计算机处理相结 合 的地 图接 边处理 方法 。图形编 辑 的主 要
１地图定位方 法。地 图定位 按 已知 点 的类别 可分为 图廓 定 内容也是地物修整 ， 字注记 ， ） 文 高程点的注记和 图幅整饰等。
影响位置精度的 因素有多 种 ， 中主要 有 ：． 始资 料 的误 其 ａ原
游标分别对准左上角 、 下角 、 下角 和右上 角 的图廓点依 次输 差 ， 左 右 包括 图纸 的变 形 、 板测 图的误差 和手工 描绘整 饰误 差。ｂ 平 ． 入这 四个点 的坐标 。定位 结果 符号 限差 要求 。在 图幅 内选择 ３ 数字化采集 的误差 是操作 员采 集所 引起 的坐标误 差 。ｅ 数据 处 ． 个～５个控制点 ， 制 点均 匀分 布 ， 控 然后 对控 制点 分别进 行数 字 理程序 带来 的误 差 ， 主要是 程序 的不完 善和 计算机 的存贮 误差 。 化。２ 地 图数字化方法。菜单 和菜单定位 ： 数字化桌 面上开辟 ｄ 自动编辑产生 的误 差等 。 ） 在 ．
只通 过一对共轭镜像 滤波器卷 积而得 的影响 ， 如测 量过 程 、 量条 件 （ 温度 测 如 季节 ） 和测 量仪器 等等 ， 涉及小波 函数 的具体形式 ， 低频 部分代表 了信 号 难于辨别监测获得 的变换量究竟是 由观测条件 影响造成 的 ， 还是 到。首先将信 号分为低频 部分和高频部 分 ，
维普资讯
第３ ３卷 第 ３期 ２００７ 年 １月
ＳＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩ １ １
山 西 建 筑
瓜 Ｅ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ３ １３ ．
Ｊｎ． ２０ ａ ０７
・３ ３７ ・
文章编号 ：０ ９６ ２ ｛ ０ ｝ ． ３ —２ １０ —８ ５ ２ ７ ０ ０ ７０ ０ ３ ３
合理 的解释 。
目前 由于高层建 筑 、 大型水 利工 程 、 桥梁 工程 等越来 越 多 ， １ 小 波变 换原 理 小波 变化是一种信 号的时间一 尺度分析 方法 ， 具有多分辨 它 高层建筑物 由于设 计 、 工 等 因素 的影 响 ， 施 实际新 建建 筑物 与原 其基本思想是用一系列小 波函数去逼 近一信号 。基 于 设计建筑物有一定 的差 异。为 了把握新 建建 筑物 的实 际结构 状 率 的特点 ， 多分辨分析 的理论 ， 文中采用了 Ｍａａ算 法。信号 的小 波变化不 Ｕｔ 态 ， 建成 的建筑物进行实测。但 由于观测时受各 种客观 因素 需对
技术人员在利用 数字化仪时 ， 弄清原理 ， 要 掌握 规律 ， 误差的产 把
生和传播 的可能性降到最低 。４要使 用软件进行数 据处理时 ， ） 操
作人员要掌握误差是怎样产生 和传播 的 ， 比如 自动编辑过程 中产 生 的误差等 。．
Ｌａ ｇ ｃ ｌ ｉ ｉｉｅ ｌ ｎ ａ ｐｉ ｇ ｔ ａ ｄ ｓ ｒ ａ ｅ ｒ ｅ ｓ ａ ｅｄ ｇ ｔｚ ｄ ａ ｄ ｍ ｐ ｎ ｏ ｌ ｎ ｕ ｆ ｃ