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苏通大桥GPS监测数据的小波滤噪分析
摘要：苏通大桥是连接江苏省南通市和上海市的一座大型跨海桥梁，GPS监测数据对于该桥结构的安全监测非常重要。本文使用小波滤噪来对苏通大桥GPS监测数据进行分析，通过多种小波滤波方法处理数据得到了较好的结果，为该桥结构安全监测提供了有力的支持。
一、引言
苏通大桥是世界上最长的跨行淡水江轨道和公路双层铁路桥和公路桥。苏通大桥自2008年通车以来一直在提供安全可靠的服务，同时桥梁的运作也应该受到定期监测来保证桥梁的安全性。GPS监测是目前常用的桥梁结构监测方法之一，通过GPS监测数据，可以了解桥梁的应变和挠度等情况，但GPS监测数据受到多种干扰而不稳定。为了消除干扰，本文采用小波滤噪方法处理苏通大桥GPS监测数据，并通过多种小波滤波方法，对数据进行分析处理。
二、小波滤噪方法
小波分析方法是一种时频分析方法，小波变换将信号分解为不同尺度的高频和低频信号，可以使非平稳信号具有平稳的特性。小波分析方法在滤波和噪声去除方面具有较好的性能，因此在本文中采用小波分析方法进行数据滤波和去噪。
滤波是信号处理的一种重要方式，滤波的目的是去除信号中与实际信息无关的噪声，并保留有用信息。小波滤波方法是一种直接对信号进行分析的方法，与传统的数字滤波器相比，小波滤波器具有较好的性能。小波滤波器可以使得滤波后的信号更好地符合原始信号的特征，因此能够更准确地分析数据。
三、苏通大桥GPS监测数据分析
苏通大桥GPS监测数据是通过GPS接收机采集的，由于信号受到多种干扰，因此数据存在一定的噪声。本文采用小波滤噪方法处理苏通大桥GPS监测数据，对数据进行了分析处理，并研究了不同小波滤波方法的性能。
（一）小波分析
为了了解苏通大桥GPS监测数据的特征，本文进行了小波分析。采用小波分析将原始信号分解为高频和低频信号，并计算各个尺度下的小波变换系数。通过图像重构方法将分解后的信号重构，得到具有时间特性的小波系数图。
为了获得更好的滤波效果，本文对不同的小波基进行分析。将数据分别分解为db1、db2、db3和sym4小波基下的小波系数，并将各个尺度下的小波系数进行图像重构，得到四幅小波系数图。从小波系数图中可以看出，不同小波基对分解的系数结果不同，根据实际需要选择不同的小波基实现滤波处理。
（二）小波滤波
本文通过分析不同小波基下的小波系数，采用了db1和sym4小波基进行滤波处理。使用db1小波基进行一级小波变换，得到高频和低频部分，去掉高频系数进行重构，完成了一级小波滤波，并画出了滤波后的曲线。然后采用sym4小波基进行二级小波变换，去掉高频系数，经过重构，完成了二级小波滤波，并画出了滤波后的曲线。
（三）小波去噪
本文采用基于阈值去噪的小波去噪方法对苏通大桥GPS监测数据进行了去噪处理。本文将苏通大桥GPS监测数据分别采用db1和sym4小波基进行小波变换，并考虑原始数据的特点设置不同的阈值，实现对原始数据的去噪处理。通过对比原始数据和处理后的数据，可以看出去噪后数据的稳定性更高，具有较好的去噪效果。
四、结论
本文使用小波滤噪方法对苏通大桥GPS监测数据进行分析处理，通过多种小波滤波方法处理数据得到了较好的结果。本文对不同小波基进行了分析，并且使用基于阈值的小波去噪方法对数据进行了去噪处理。结果表明，小波滤噪方法是一种有效的处理苏通大桥GPS监测数据的方法，可以去除噪声干扰，保留真实的结构信息。这对该桥梁的安全监测具有很大的意义。