基于matlab的变形监测数据处理与分析说明书

南昌工程学院洗手毕业设计论文洗手洗手水利与生态学院系（院）测绘工程专业洗手洗手洗手毕业设计题目基于MATLAB的变形监测数据处理与分析洗手洗手洗手洗手洗手学生姓名周富洗手洗手班级08测绘工程洗手洗手学号2007101165洗手洗手指导教师詹新武老师洗手洗手洗手洗手洗手完成日期2012年06月12日基于MATLAB的变形监测数据处理与分析洗手BASEDONTHEMATLABDEFORMATIONMONITORINGDATAPROCESSINGANDANALYSIS洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手总计毕业设计（论文）19页洗手表格0个洗手插图9幅洗手洗手2摘要洗手本文首先介绍MATLAB软件的的特点，吃饭研究MATLAB在变形监测数据处理中的应用，吃饭包括监测数据的检核、BEEF小波分析。洗手本文以实例为准，吃饭研究了各种小波分析在处理变形监测数据时的优越性。洗手洗手洗手关键词BEEFMATLAB小波分析信噪比洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手ABSTRACT洗手THETEXTFIRSTINTRODUCEDTHECHARACTERISTICSOFTHEMATLABSOFTWARE,RESEARCHTHEAPPLICATIONSINTHEPROCESSINGOFDEFORMMONITORINGDATAINCLUDINGTHECHECKINGOFMONITORINGDATA,WAVELETANALYSISITACCORDINGTOTHEREALEXAMPLE,STUDIEDTHESUPERIORITYWHENVARIESWAVELETANALYSISINTHEPROCESSINGOFDEFORMINGTHEMONITORINGDATA洗手洗手KEYWORDSMATLABBEEFWAVELETANALYSISBEEFSIGNALTONOISERATIO洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手3洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手洗手目录洗手摘要2洗手ABSTRACT3洗手目录4洗手第一章引言5洗手11MATLAB软件的介绍及主要特点5洗手MATLAB软件的介绍5洗手12研究MATLAB在变形监测中的意义5洗手121小波分析及应用研究。洗手5洗手122小波滤波去噪方法研究。洗手6洗手123应用小波多尺度进行变形分析建模研究。洗手7洗手第二章MATLAB在变形监测的数据处理中的应用8洗手21MATLAB应用于变形监测资料的预处理8洗手22用一元线性回归进行资料的检核8洗手23小波去噪9洗手24信噪比计算10洗手第三章变形监测数据处理与分析示例10洗手31分析HEAR小波10洗手32分析DB小波12洗手33分析SYM小波13洗手34分析COIF小波15洗手结语17洗手参考文献18洗手致谢19洗手洗手4第一章引言洗手MATLAB软件的介绍及主要特点洗手MATLAB软件的介绍洗手MATLAB是矩阵实验室（MATRIXLABORATORY）之意。洗手除具备卓越的数值计算能力外，吃饭它还提供了专业水平的符号计算，吃饭文字处理，吃饭可视化建模仿真和实时控制等功能。洗手MATLAB的基本数据单位是矩阵，吃饭它的指令表达式与数学，吃饭工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C、BEEFFORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。洗手当前流行的MATLAB53/SIMULINK30包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包TOOLBOX。洗手工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。洗手功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。洗手学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。洗手开放性使MATLAB广受用户欢迎。洗手除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。洗手洗手MATLAB是美国MATHWORKS公司自20世纪80年代中期推出的数学软件,其优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化能力使其很快在数学软件中脱颖而出,成为从事线性代数、BEEF自动控制理论、BEEF概率论和数理统计、BEEF数字信号处理、BEEF时间序列分析、BEEF动态系统仿真等领域教学和科研工作者的有力武器。洗手目前其最高版本612版已经推出,随着版本的不断升级,它的数值计算及符号计算功能得到了进一步完善。洗手洗手12研究MATLAB在变形监测中的意义洗手121小波分析及应用研究。洗手洗手法国数学家于1822年提出了FOURIER理论FOURIER分析方法的应用使科学与技术领域发生了极大的变化,目前在信号处理方面FOURIER变换是不可缺少的分析工具但是FOURIER分析的致命弱点是不能做局部分析,只适用于平稳信号的分析加窗FOURIER变换虽能做局部分析,也有一定的应用场合,但是加窗FOURER变换无法满足正交性,且窗口大小固定,它不能敏感反映信号的突变在实际中,瞬变信号大量存在,而人们往往需要的是某一时间内的某一频段的信息为克服FOURIER分析的不足,出现了小波分析小波分析优于FOURIER分析之处在于它的时间域和频率域同时具有良好的局部化性质,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,这种特性正符合低频信号变化缓慢而高频信号变化迅速的特点,使小波变换具有对信号的自适应能力而且小波变换经适当离散化后能构成标准正交系小波分析特别适用于突变信号从傅里叶变换到小波分析发展。洗手讨论了正交小波和小波级数，吃饭阐述了多分辨分析概念及离散小波分解与重构MALLAT算法，吃饭介绍了几种常用的小波函数，吃饭阐述了小波分析发展历程，吃饭结合本文研究内容，吃饭论证了将小波用于变形数据预处理及变形分析和变形预测、BEEF预报研究的可行性。洗手洗手122小波滤波去噪方法研究。洗手洗手测量获得的信号总是不可避免地含有噪声,在对信号进行使用前,有必要进行去噪处理,提高信噪比。洗手传统的去噪方法主要是采用频谱分析技术,其等价于信号通过一个低通或带通滤波器。洗手但对于象阶跃信号和脉冲信号,在低信噪比的情况下,经过滤波器的平滑,不仅信噪比得不到较大改善,而且信号的位置信息也被模糊掉了,所以此方法不适于非平5稳信号。洗手小波分析属于调和分析,是一种时频域分析,且具有多分辨分析的特性。洗手因小波去噪对待检测信号形式不敏感,所以比匹配滤波器更加优越。洗手2小波阈值去噪原理,小波去噪的方法有多种,鉴于小波阈值去噪方法的简单和有效性,本文主要研究小波阈值去噪方法。洗手假设有一信号FK表达式为FK一SKNK式中SK纯净信号NK加性随机噪声其小波变换为WK一0KZK式中W、BEEF0、BEEFZ分别为信号、BEEF纯净信号以及噪声的小波系数小波阈值去噪方法为设置一个阈值由先验知识得到,大于这个阈值的小波系数认为是由信号产生的,小于这个阈值的小波系数认为是由噪声产生的,去掉这些由噪声产生的系数就可得到去噪目的。洗手在小波分解与重构滤波去噪研究中，吃饭主要进行了最大尺度确定、BEEF边缘处理和扩展算法研究；BEEF在小波阈值法去噪中，吃饭研究了阈值法均方误差值的确定和非线性小波变换阈值自适应改进法，吃饭研究了一种阈值法去噪修匀算法，吃饭取得了较好效果。洗手对小波滤波在变形数据去噪中应用最优小波函数选取方面进行了试验，吃饭将不同的小函数用于当观测序列含有高斯噪声、BEEF含系统性干扰信号或含有突变信号等不同情况时去噪验与对比分析，吃饭揭示了在观测序列含有上述不同噪声或干扰情况下小波函数去噪特性，吃饭对何选择合适的小波函数在变形数据去噪中应用提供了参考。洗手洗手123应用小波多尺度进行变形分析建模研究。洗手洗手讨论了小波多尺度特性、BEEF观测序列小波多尺度变换后的相关特性和观测序列小波多尺度变换后协方差函数。洗手提出了小波多尺度傅里叶时频分析方法，吃饭对变形观测序列中含趋势性变形分量与周期性分量进行分离，吃饭并分建立拟合模型，吃饭该模型用于变形预测达到较好的预测效果。洗手在多尺度自回归建模原理基础上，吃饭讨论了小波多尺度自回归框架和小波多尺度自回归建模，吃饭研究了回归预测卡尔曼滤波模型及算法，吃饭提出了离散小波多尺度卡尔曼滤波模型，吃饭通过变形观测数据处理应用实例结果比表明，吃饭在提高和改善实时动态变形观测数据精度方面，吃饭小波多尺度卡尔曼滤波模型优于单一小波去噪法和卡尔曼滤波法方法处理。洗手洗手6第二章MATLAB在变形监测的数据处理中的应用洗手21MATLAB应用于变形监测资料的预处理洗手变形监测的目的和意义不仅仅是描述动力现象,更重要的是要对变形观测的数据进行正确的处理、BEEF分析,建立合理的模型,对变形发生的值作出准确的预报,从而减少事故的发生,保证安全。洗手变形监测数据处理的一般过程为数据预处理、BEEF变形分析、BEEF变形预报,其每一步骤都以大规模甚至海量数据处理为基础,涉及大量的计算。洗手MATLAB是以复数矩阵为基本运算单元的交互式语言。洗手它具有强大的科学运算、BEEF高质量的图形可视化与界面设计、BEEF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BEEF而且还拥有一个功能强大、BEEF涉及多个应用领域的工具箱等。洗手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。洗手另外,MATLAB提供了丰富的数据分析和处理功能模块,如神经网络、BEEF小波分析等,为进行各种复杂的数据集分析提供了方便。洗手将MATLAB引入变形监测数据处理领域是一件非常有意义的事情。洗手预处理包括对原始数据进行检核、BEEF粗差剔除,去掉离群数据。洗手可采用线性回归方程进行资料的检核。洗手对于粗差剔除,可采用传统去噪方法处理其中的随机误差。洗手随着小波分析技术的深入发展,小波去噪也不失为一种有效的消噪方法。洗手洗手22用一元线性回归进行资料的检核洗手一元线性回归模型是用于分析一个自变量（X）与一个因变量（Y）之间线性关系的数学方程。洗手一般形式为BEEF式中BEEF是因变量Y的估计值，吃饭也称理论值。洗手X是自变量，吃饭A,B为未知参数。洗手A是直线方程的截距，吃饭即时的值；BEEFB是回归直线的斜率，吃饭也称回归系数，吃饭表示自变量每变化一个单位时的增量（）它的符号与相关系数R是一致的，吃饭当0时，吃饭表示X与同方向变化；BEEF当0时，吃饭表示X与反方向变化；BEEF当B0时，吃饭表示自变量X与因变量之间不存在线性关系，吃饭无论X取何值，吃饭为一常数。洗手回归分析的主要目的是建立回归模型，吃饭借以给定X值来估计Y值。洗手模型是否合适BEEF估计的精确度如何BEEF怎样进行判断和检验BEEF解决这些问题都必须从回归模型的固有性质出发。洗手所以我们从理论上首先弄清楚回归模型的性质是十分必要的。洗手洗手当我们取得N对具有相关关系的X和Y两个变量的资料后，吃饭建立直线回归模型的关键就是正确计算回归模型的未知参数A和B。洗手由于对应于X有许多个实际值，吃饭通过X与Y的各对数值也就可能有多条直线。洗手其中，吃饭最具有代表性的无疑应该是实际值同这条直线平均离差最小的直线，吃饭也即最小。洗手为满足这一要求，吃饭我们可以用最小平方法来求解待定参数A和B。洗手根据微分学求极值的原理，吃饭分别对A和B求偏导，吃饭并令其为零，吃饭求得两个标准方程式BEEF洗手洗手7然后解标准方程，吃饭可求得A和B两个未知参数BEEF洗手洗手23小波去噪洗手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洗手1C,LWAVEDECX,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,获得高频系数C和低频系数L。洗手洗手C,LWAVEDECP,3,D4BEEF采用D4小波对信号P进行一维三尺度分解。洗手洗手2提取第1层到第N层的高频系数和第N层的低频系数,确定小波分解高频系数的阈值。洗手洗手A3APPCOEFC,L,D4,3BEEF提取信号在第3层上的低频系数。洗手洗手D1APPCOEFC,L,1BEEF提取信号在13层上的高频系数洗手D2APPCOEFC,L,2BEEF洗手D3APPCOEFC,L,3BEEF洗手THRTHSELECTP,HEURSUREBEEF选取HEURISTICSURE方法确定的阈值。洗手洗手3对小波分解高频系数应用软阈值或硬阈值进行处理。洗手洗手DZ1WTHRESHD1,P,THRBEEF进行软阈值处理洗手DZ2WTHRESHD2,P,THRBEEF洗手DZ3WTHRESHD3,P,THRBEEF洗手4小波重构。洗手洗手CLA3,DZ3,DZ2,DZ1BEEF洗手SLWAVERECCL,L,D4BEEF根据处理后的高频系数进行信号重建。洗手洗手24信噪比计算洗手利用已知的变形监测数据，吃饭通过MATLAB软件对数据进行多种小波分析、BEEF去噪，吃饭然后利用公式BEEF洗手LOADX1BEEF加载X1为原始信号洗手LOADX2；BEEF（加载X2为去噪后的信号）洗手Y1SUMX22BEEF洗手Y2SUMX1X22BEEF洗手SNR10LOG10Y1/Y2BEEF洗手可以得到处理后的信噪比SNR，吃饭然后对比可以得知最佳的小波分析类型即为信噪比最高的小波。洗手洗手洗手第三章变形监测数据处理与分析示例洗手洗手打开MATLAB软件，吃饭通过WAVEMENU调用已知数据N4MAT，吃饭得到已知数据的加载信号如图31所示BEEF洗手洗手8洗手图BEEF31已知数据加载信号洗手洗手31分析HEAR小波洗手通过MATLAB软件对已知数据的加载信号进行HEAR小波分析、BEEF去噪，吃饭得到去噪后的信号HEAR1MAT保存到MATLAB目录下的WORK文件夹中。洗手利用函数PLOT（）画出HEAR小波去噪后的信号图如图32所示BEEF洗手洗手洗手图32BEEFHEAR小波去噪后的信号洗手洗手利用公式可以求得原数据的HEAR小波去噪后的信噪比SNR160178计算如下图33所示BEEF洗手9洗手图33HEAR小波的SNR洗手洗手32分析DB小波洗手通过MATLAB软件对已知数据的加载信号进行DB小波分析、BEEF去噪，吃饭得到去噪后的信号DB1MAT保存到MATLAB目录下的WORK文件夹中。洗手利用函数PLOT（）画出DB小波去噪后的信号图如图34所示BEEF洗手洗手10图34BEEFDB小波去噪后的信号洗手洗手利用公式可以求得原数据的DB小波去噪后的信噪比SNR160178计算如下图35所示BEEF洗手洗手洗手11图35DB小波的SNR洗手33分析SYM小波洗手通过MATLAB软件对已知数据的加载信号进行SYM小波分析、BEEF去噪，吃饭得到去噪后的信号SYM1MAT保存到MATLAB目录下的WORK文件夹中。洗手利用函数PLOT（）画出SYM小波去噪后的信号图如图36所示BEEF洗手洗手洗手图36BEEFSYM小波去噪后的信号洗手洗手利用公式可以求得原数据的SYM小波去噪后的信噪比SNR168797计算如下图37所示BEEF洗手12洗手图37SYM小波的SNR洗手34分析COIF小波洗手通过MATLAB软件对已知数据的加载信号进行COIF小波分析、BEEF去噪，吃饭得到去噪后的信号保存到MATLAB目录下的WORK文件夹中。洗手利用函数PLOT（）画出COIF小波去噪后的信号图如图38所示BEEF洗手洗手13洗手图38BEEFCOIF小波去噪后的信号洗手利用公式可以求得原数据的COIF小波去噪后的信噪比SNR166120计算如下图39所示洗手洗手洗手图39COIF小波的SNR洗手14结语洗手通过对原始数据进行以上4中小波分析及去噪后的信噪比SNR进行比较，吃饭可以得知SYM小波的信噪比SNR168797为最高的。洗手在利用MATLAB处理变形监测数据时，吃饭使用SYM小波的数据进行小波分析及去噪，吃饭效果最佳。洗手洗手经过近一个月的努力，吃饭论文终于完成在整个设计过程中，吃饭出现过很多的难题，吃饭但都在老师和同学的帮助下顺利解决了，吃饭在不断的学习过程中我体会到BEEF写论文是一个不断学习的过程，吃饭从最初刚写论文时对问题的模糊认识到最后能够对该问题有深刻的认识，吃饭我体会到实践对于学习的重要性。洗手总之，吃饭通过毕业设计,我深刻体会到要做好一个完整的事情，吃饭需要有系统的思维方式和方法，吃饭对待要解决的问题，吃饭要耐心、BEEF要善于运用已有的资源来充实自己。洗手同时我也深刻的认识到，吃饭在对待一个新事物时，吃饭一定要从整体考虑，吃饭完成一步之后再作下一步，吃饭这样才能更加有效。洗手洗手在毕业设计过程中，吃饭开始的时候并没接触过MATLAB，吃饭到后来对MATLAB具有一定的认识，吃饭深刻体会到MATLAB在变形监测数据处理中的实用性。洗手利用MATLAB，吃饭通过对变形监测数据的各种小波进行分析，吃饭、BEEF去噪后的图像以及其信噪比的对比可以得知使