基于变分模态分解的变形监测数据去噪方法

摘要：

为了提高变形监测数据的去噪精度及可靠性,基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)构建一种新的变形监测数据去噪方法.首先,建立VMD高频噪声分量判定标准,引入丁指标用于确定VMD去噪的最优K值.然后,将剔除高频噪声后的VMD分量进行叠加重构,建立VMD变形监测数据去噪方法.最后,通过仿真信号、桥梁、大坝变形监测数据去噪实例,对比分析VMD、小波及经验模态分解(empiri-cal mode decomposition,EMD)去噪方法.实验结果表明,VMD对仿真信号去噪的相关系数、均方根误差、信噪比等指标均较大程度上优于小波及EMD去噪方法,理论上证实了VMD去噪方法的有效性及可靠性;VMD对桥梁、大坝变形监测数据去噪的结果比小波、EMD具有更好的精度及光滑性,同时较好地保留了局部变形特征信息.

关键词：变分模态分解、变形监测数据、去噪、精度分析

所属期刊栏目：45

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金;江西省数字国土重点实验室开放研究基金

在线出版日期：2020-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：784-790