基于matlab的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理與分析_畢業(yè)設(shè)計(jì)論文-免費(fèi)閱讀
【正文】 經(jīng)由您悉心的點(diǎn)撥 ,再經(jīng)思考后的領(lǐng)悟 ,讓我順利的完成了論文。 MATLAB 軟件中的公式與函數(shù)相比 C 語(yǔ)言更加簡(jiǎn)捷、明了。利用函數(shù) plot（）畫出 sym小波去噪后的信號(hào)圖如圖 所示： 圖 ： sym 小波去噪后的信號(hào) 利用公式可以求得原數(shù)據(jù)的 sym 小波去噪后的信噪比 snr= 計(jì)算如下圖 所示： 圖 sym 小波的 snr 分析 coif小波 通過(guò) matlab 軟件對(duì)已知數(shù)據(jù)的加載信號(hào)進(jìn)行 coif 小波分析、去噪，得 到去噪后的信號(hào)保存到 matlab 目錄下的 work 文件夾中。 信噪比計(jì)算 利用已知的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò) matlab 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多種小波分析、去噪，然后利用公式： load x1。 (3)對(duì)小波分解高頻系數(shù)應(yīng)用軟閾值或硬閾值進(jìn)行處理。 (2)提取第 1 層到第 N 層的高頻系數(shù)和第 N 層的低頻系數(shù) , 確定小波分解高頻系數(shù)的閾值。所以我們從理論上首先弄清楚回歸模型的性質(zhì)是十分必要的。對(duì)于粗 差剔除 , 可采用傳統(tǒng)去噪方法處理其中的隨機(jī)誤差。 MATLAB是以復(fù)數(shù)矩陣為基本運(yùn)算單元的交互式語(yǔ)言。 在小波分解與重構(gòu)濾波去噪研究中，主要進(jìn)行了最大尺度確定、邊緣 處理和擴(kuò)展算法研究；在小波閾值法去噪中，研究了閾值法均方誤差值的確定和非線性小波變換閾值自適應(yīng)改進(jìn)法，研究了一種閾值法去噪修勻算法，取得了較好效果。 小波濾 波去噪方法研究。學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包 ,控制工具包 ,信號(hào)處理工具包 ,通信工具包等都屬于此類。 ..................................................................................... 5 小波濾波去噪方法研究。 關(guān)鍵詞 ： MATLAB 小波分析 信噪比 Abstract The text first introduced the characteristics of the MATLAB software, research the applications in the processing of deform monitoring data. including the checking of monitoring data, Wavelet Analysis. It according to the real example ,studied the superiority when varies Wavelet Analysis in the processing of deforming the monitoring data. Key Words:matlab。當(dāng)前流行的 MATLAB 具包 (Toolbox)。 研究 MATLAB在變形監(jiān)測(cè)中 的意義 小波分析及應(yīng)用研究。因小波去噪對(duì)待檢測(cè)信號(hào)形式不敏感 ,所以比匹配濾波器更加優(yōu)越。在多尺度自回歸建模原理基礎(chǔ)上，討論了小波多尺度自回歸框架和小波多尺度自回歸建模，研究了回歸預(yù)測(cè)卡爾曼濾波模型及算法，提出了離散小波多尺度卡爾曼濾波模型，通過(guò)變形觀測(cè)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用實(shí)例結(jié)果比表明，在提高和改善實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變形觀測(cè)數(shù)據(jù)精度方面，小波多尺度卡爾曼濾波模型優(yōu)于單一小波去噪法和卡爾曼濾波法方法處理。將 MATLAB 引入變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域是一件非常有意義的事情。 a是直線方程的截距，即 時(shí)的 值； b是回歸直線的斜率，也稱回歸系數(shù)，表示自變量每變化一個(gè)單位時(shí) 的增量（ ）它的符號(hào)與相關(guān)系數(shù) r 是一致的，當(dāng) 0 時(shí)，表示 X 與 同方向變化；當(dāng) 0 時(shí)，表示 X與 反方向變化；當(dāng) b=0 時(shí)，表示自變量 X 與因變量 之間不存在線性關(guān)系，無(wú)論 X取何值， 為一常數(shù)。根據(jù)微分學(xué)求極值的原理，分別對(duì) a 和 b求偏 導(dǎo)，并令其為零，求得兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方程式： 然后解標(biāo)準(zhǔn)方程，可求得 a 和 b 兩個(gè)未知參數(shù)： 小波去噪 采用小波分析工具箱可實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析 , 噪聲消除的主要步驟如下 : (1) [ C, L] = w avedec( X, N, wname. ), 選擇小波函數(shù) wname 和小波分解的層次 N, 對(duì)信號(hào) X 進(jìn)行 N 層的小波分解 , 獲得高頻系數(shù) C和低頻系數(shù) L。 D3= appcoef( C, L, 3)。 CL= [ A3, DZ3, DZ2, DZ1]。 第三章變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理與分析示例 打開 matlab 軟件，通過(guò) wavemenu 調(diào)用已知數(shù)據(jù) ，得到已知數(shù)據(jù)的加載信號(hào)如圖 所示： 圖： 已知數(shù)據(jù)加載信號(hào) 分析 hear小波 通過(guò) matlab 軟件對(duì)已知數(shù)據(jù)的加載信號(hào)進(jìn)行 he
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