1、“.....实验选取了全部的观测序列,选择了去噪效果好的小波基函数,进行层尺度分解,选择软阈值处理,阈值确定准则下,原始信号基本消除了噪声的干扰,获得了建筑物的动态变形特征。自适应阈值最小且与原始观测值大小相近,启发式分解尺度增加时,平滑度的值较小。可以认为,在高层建筑物观测数据处理时,当小波分解尺度越小时信噪比和均方根误差值越好,但平滑度却在变差。监测点周围有明显的遮挡物,所得信号中含有随机噪声等。为了得到变形的真实合建筑物变形观测的数据处理。参考文献黄声享,尹晖,蒋征变形监测数据处理武汉武汉大学出版社,樊启斌小波分析武汉武汉大学出版社,刘超,王坚,等动态变形监测多路径实时修正模型研究武汉大学基于小波分解的建筑物变形监测数据处理原稿中含有随机噪声等。为了得到变形的真实信号,减少随机误差的影响,必须对原始信号进行降噪处理......”。

2、“.....针对不同的数据类型,不同作者提取了最优的阈值确定准则。本文对此进行了实验,研究高层建筑物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,在层以后趋于稳定平滑度逐渐变好,当分解尺度增加时,平滑度的值较小。可以认为,在高层建筑物观测数据处理时,当小波分解尺度越小时信噪比和均方根误差值越好,但平滑度却在变差。监测点周围有明显的遮挡物,所得信分析武汉武汉大学出版社,刘超,王坚,等动态变形监测多路径实时修正模型研究武汉大学学报信息科学版,。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,保证工程建筑的安全......”。

3、“.....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,可以考虑建筑物真实的变形量有定的误差。这些误差对建筑物的安全评价有定的影响,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,需要待检测信号结语基于小波分析的去噪方法,不但可以去除了原始观测数据中的噪声,而且也能从噪声淹没的观测值中提取有用信息,得到关于被观测对象的长期变化趋势,尤其适合建筑物变形观测的数据处理。关键词小波分解建筑物变形监测数据证建筑物安全的重要手段。面对大量动态监测数据,将小波分析技术应用于监测数据处理,得到建筑物的振动趋势和周期,是十分有效的处理方法。参考文献黄声享,尹晖......”。

4、“.....最小且与原始观测值大小相近,启发式阈值按固定阈值准则确定的,两者相同。固定阈值准则去噪后的信号平滑性更好,自适应阈值保留了原始信号较多的特征,而固定阈值存在过度去噪的问题。从评价指标上看,自适应阈值信噪比和均方测数据,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。结语基于小波分析的去噪方法,不但可以去除了原始观测数据中的噪声,而且也能从噪声淹没的观测值中提取有用信息,得到关于被观测对象的长期变化趋势,尤其建筑物真实的变形量有定的误差。这些误差对建筑物的安全评价有定的影响,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,需要待检测信号中含有随机噪声等。为了得到变形的真实信号,减少随机误差的影响......”。

5、“.....值确定准则都有不同的适用范围,针对不同的数据类型,不同作者提取了最优的阈值确定准则。本文对此进行了实验,研究高层建筑物动态监测数据,将小波分析技术应用于监测数据处理,得到建筑物的振动趋势和周期,是十分有效的处理方法。解尺度选择。随着分解尺度的增加,信噪比逐渐降低,前层分解去噪效果较好,层以后去噪效果趋于稳定均方根误差逐渐增基于小波分解的建筑物变形监测数据处理原稿樊启斌小波分析武汉武汉大学出版社,刘超,王坚,等动态变形监测多路径实时修正模型研究武汉大学学报信息科学版,基于小波分解的建筑物变形监测数据处理原稿基于小波分解的建筑物变形监测数据处理原稿中含有随机噪声等。为了得到变形的真实信号,减少随机误差的影响,必须对原始信号进行降噪处理。值确定准则都有不同的适用范围,针对不同的数据类型,不同作者提取了最优的阈值确定准则。本文对此进行了实验......”。

6、“.....验证了小波分析在数据处理中的能力,为了获得更好的去噪结果,本文分析了小波基分解尺度和阈值选择去去噪的影响,得到了有益的结论。高层建筑物由于其自身特性,随时都处于动态形变之中,对高层建筑物进行安全监测是值准则去噪效果更好,并且保留了原始信号中存在的粗差,在处理高层建筑物动态观测数据时使用自适应阈值准则处理效果更好。将小波分析应用于高层建筑物数据处理取得了很好的效果,验证了小波分析在数据处理中根误差指标最好。可以发现,选用自适应阈值准则去噪效果更好,并且保留了原始信号中存在的粗差,在处理高层建筑物动态观测数据时使用自适应阈值准则处理效果更好。将小波分析应用于高层建筑物数据处理取得了很好的建筑物真实的变形量有定的误差。这些误差对建筑物的安全评价有定的影响,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......”。

7、“.....保证工程建筑的安全。在传统的降噪滤波方法中,需要待检测信号动态观测数据处理中阈值选取准则的好坏。实验选取了全部的观测序列,选择了去噪效果好的小波基函数,进行层尺度分解,选择软阈值处理,阈值确定准则下,原始信号基本消除了噪声的干扰,获得了建筑物的动态变形特征。自适应阈,在层以后趋于稳定平滑度逐渐变好,当分解尺度增加时,平滑度的值较小。可以认为,在高层建筑物观测数据处理时,当小波分解尺度越小时信噪比和均方根误差值越好,但平滑度却在变差。监测点周围有明显的遮挡物,所得信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定的误差。这些误差对建筑物的安全评价有定的影响,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,及时发现问能力,为了获得更好的去噪结果......”。

8、“.....得到了有益的结论。高层建筑物由于其自身特性,随时都处于动态形变之中,对高层建筑物进行安全监测是保证建筑物安全的重要手段。面对大量基于小波分解的建筑物变形监测数据处理原稿中含有随机噪声等。为了得到变形的真实信号,减少随机误差的影响,必须对原始信号进行降噪处理。值确定准则都有不同的适用范围,针对不同的数据类型,不同作者提取了最优的阈值确定准则。本文对此进行了实验,研究高层建筑物值按固定阈值准则确定的,两者相同。固定阈值准则去噪后的信号平滑性更好,自适应阈值保留了原始信号较多的特征,而固定阈值存在过度去噪的问题。从评价指标上看,自适应阈值信噪比和均方根误差指标最好。可以发现,选用自适应,在层以后趋于稳定平滑度逐渐变好,当分解尺度增加时,平滑度的值较小。可以认为,在高层建筑物观测数据处理时......”。

9、“.....但平滑度却在变差。监测点周围有明显的遮挡物,所得信信号,减少随机误差的影响,必须对原始信号进行降噪处理。值确定准则都有不同的适用范围,针对不同的数据类型,不同作者提取了最优的阈值确定准则。本文对此进行了实验,研究高层建筑物动态观测数据处理中阈值选取准则的报信息科学版,基于小波分解的建筑物变形监测数据处理原稿。解尺度选择。随着分解尺度的增加,信噪比逐渐降低,前层分解去噪效果较好,层以后去噪效果趋于稳定均方根误差逐渐增大,在层以后趋于稳定平滑度逐渐变好,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。结语基于小波分析的去噪方法,不但可以去除了原始观测数据中的噪声,而且也能从噪声淹没的观测值中提取有用信息,得到关于被观测对象的长期变化趋势,尤其建筑物真实的变形量有定的误差。这些误差对建筑物的安全评价有定的影响......”。