基于混沌特性的滑坡监测序列的小波去噪

【摘要】：在滑坡监测数据的分析中,噪声滤波是一项重要的工作,特别是滑坡变形系统处于混沌态时,混杂在混沌动力系统中的噪声信号,会掩盖系统的内在动力学特性,影响对系统的准确分析和预报。通过对监测混沌序列和噪声的小波分析,滑坡监测混沌信号的小波变换具有自相似性和噪声随分解尺度变化特征,混沌性质信号的小波变换和原信号在一定的尺度范围内具有标度不变性,具有相同的标度指数;原信号的小波变换受噪声的影响随着尺度的增大而减小,当尺度足够大时,噪声的影响几乎完全消失,因而我们可以通过选择合适的小波基函数和分解层数实现最佳的去噪。根据监测序列的先验信息,选择合适的阈值处理小波分解的系数,这样就能够在小波重构过程达到滤波的效果,仿真实例证明这种方法可有效地去除滑坡监测数据中的噪声。