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基于小波阈值法去噪的建筑物变形监测数据处理
引言：
建筑物变形监测是现代工程中非常重要的一个环节，它可以及时地对建筑物的结构变形进行有效监控，从而保证工程的安全和可靠性。
建筑物变形监测数据时常受到噪声的干扰，影响数据的真实性和准确性，因此如何对其数据进行处理和分析就显得尤为重要。本文将介绍一种基于小波阈值法的建筑物变形监测数据处理方法。
一、小波阈值法
小波阈值法是一种常见的去噪方法，其基本原理是通过小波变换对信号进行分解，然后通过阈值的设定对分解后子带的系数进行处理实现数据的去噪。
小波变换是一种可以将信号从时域转换到小波域的数学工具，其通过对原始信号进行分解，得到不同频率、不同尺度的小波系数，从而能够清晰地了解信号的各种特征。
小波阈值法的具体操作流程如下：首先对建筑物变形监测数据进行小波分解，分离出不同子带的信号；接着通过设定阈值的方式，在每个小波系数中将低于该阈值的系数设为0，从而滤除噪声信号；最后将处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。
二、建筑物变形监测数据处理步骤
1、数据预处理
在对建筑物变形监测数据进行处理之前，需要对数据进行预处理。通常来说，预处理主要有以下几个方面：
（1）降采样
建筑物变形监测数据通常会包含大量的数据，如果不进行处理，会影响后续计算的快速性。因此需要先行进行数据的降采样。
（2）去除趋势项
由于建筑物变形监测数据可能受到一些外部因素干扰，因此在进行后续处理之前，需要先去除数据中的趋势项。
2、小波变换
对预处理后的数据进行小波分解。选取合适的小波基进行分解。由于建筑物变形监测数据一般具有低频振动和高频噪声，因此需要选择能够较好地区分这两种信号的小波基，例如db4小波基。
3、阈值处理
在小波分解后，需要对分解后获得的小波系数进行阈值处理。通过阈值的设定，将小波系数中低于该阈值的值设为0，从而达到去噪的效果。
阈值的设定有多种方式，最为常见的是固定阈值和自适应阈值的方式。在固定阈值中，通过经验或实验确定一个基准值，从而对小波系数进行阈值处理。在自适应阈值中，根据小波系数分布的特点，自动调整阈值大小。
4、小波反变换
将处理后的小波系数进行逆变换，可得到去除噪声信号后的建筑物变形监测数据。
三、实验结果分析
本文实验采用了某市一处建筑物监测数据为对象进行研究。实验中包含了三种数据处理方式，分别是小波阈值法、中值滤波法和平均滤波法。
结果表明，在去噪效果方面，小波阈值法无论是在时间域还是频域均能够较好地去除噪声信号，重构后的图像信息更为清晰。
同时，小波阈值法还具有较好的自适应性，可以根据数据特点来调整阈值的大小，从而实现更为精确的去噪处理。
四、总结
本文通过对建筑物变形监测数据进行小波阈值法去噪，实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，重构后的图像信息更加清晰，同时该方法还可以通过阈值的设置来实现自适应处理，具有更好的精确度。
推荐参考文献：
[1]马振南.小波变换及其应用[M].北京:清华大学出版社,2011.
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