MATLAB处理变形监测数据
5页1、精品文档,仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除MATLAB在变形监测数据处理中的应用摘要:MATLAB具有强大的数学计算及数据处理分析功能,而沉降观测中涉及大量的数据需加以分析处理,应用可将数据形象的成曲线图。此外观测成果除了受系统误差影响外,还应考虑到外界观测条件等随机因素的变化产生的影响,这类影响通常以随机噪声的形式表现在整个监测过程中,但其可通过小波变换进行消噪,使观测数据消除粗差,更客观的反映建筑物沉降。关键词:变形监测;小波变换;降噪;数据处理;一、 引言在工程的施工和使用初期, 为保障建筑物施工和运营的安全, 必须要周期性地对设置在建筑物上的观测点进行重复观测,求得观测点的位置变化量, 从而研究变形的原因和规律,为建筑物的设计、施工、管理和科学研究提供可靠的资,预防在施工过程中出现不均匀沉降, 及时反馈信息,避免因沉降原因造成建筑物主体结构的破坏或产生影响结构使用功能的裂缝, 也为以后的勘察设计施工提供可靠的资料及相应的沉降参数。但由于各期观测数据之间的变化量太小, 其中还包含监测时各种客观因素的影响, 如测量过程、测量条件( 如温度、季节) 和测量仪器等等, 因此难于辨
2、别两次监测获得的变化量究竟是由观测条件影响造成的, 还是由水平移动( 沉降) 造成的。为了正确的决策, 就要对数据进行分析。MATLAB是当今国际上公认的科技领域方面最为优秀的应用软件和开发环境。MATLAB是以复数矩阵为基本运算单元的交互式语言。它具有强大的科学运算、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口和输入输出格式化数据的功能; 而且还拥有一个功能强大、涉及多个应用领域的工具箱等。MATLAB在大规模数据处理特别是矩阵运算方面具有其他程序设计语言难以比拟的优越性, 同时, 它提供了方便实用的绘图功能, 可以很方便地将数据处理成果可视化显示。另外, MATLAB提供了丰富的数据分析和处理功能模块, 如神经网络、小波分析等, 为进行各种复杂的数据集分析提供了方便。MATLAB可轻松实现变形监测数据图表的绘制,并且可以通过小波对变形监测数据进行去噪。从而有利于变形监测数据的内在规律的提取。二、利用MATLAB去噪根据小波变换方法能充分突出问题某些方面的特征, 基于变形监测数据列特点, 将小波变换应用于变形监测领域, 即利用小波变换对变形监测数据进行降噪处理和不同频带分
3、离。 在小波分析中, 变形信号表现为低频信号或是一些比较平稳的信号, 而噪声信号, 主要被包含在小波分解的高频层(最精细的尺度)中。因此, 以门限阈值形式对小波系数进行处理, 减小噪声部分的值,再通过重构恢复信号,使数据列平滑以达到滤波的目的, 并在此基础上合理地对变形体变形作出几何分析和物理解释。结果表明, 在变形监测数据处理分析中小波变换是一种有效的分析方法, 具有一定的理论价值和应用价值。1、变形监测数据基本模型变形监测数据是一个包含噪声的信号,用S(n)表示,变形监测数据实际上是f(n),噪声为e(n),为噪声强度,那么变形监测数据的基本模型为:S(n)= f(n)+e(n)2、采用小波分析工具箱可实现对监测数据的分析,噪声消除的主要步骤如下:(1)小波分解过程。选定一种小波, 对数据序列进行N层分解 C, L =wavedec( X, N, wname ), 选择小波函数wname和小波分解的层次N, 对信号X进行N层的小波分解, 获得分解向量C和长度向量L。如果将变形监测数据信号P进行分解三个层次的分解, C, L =wavedec( p, 3,db4)采用db4小波对信号
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