频,采用小波变换硬阈值去除噪声的方式进行处理以去噪后的高频及其他细节重构监测坐标序列取,直接舍弃被认定为测量噪声的,虽然在滤除了高频测量噪声,但是同时舍弃了部分主桥结构自振及变形信息。基于此,本文首先对分解获得的高频分量进行小波阈值去噪外力作用下的运动变形情况,效果明显优于单的方法。基于小波变换的方法由噪声辅助的经验模态分解方法可知,对各方向监测坐标序列进行分解能够获得高频基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿于线性平稳的信号等假设,实际观测序列很难达到要求。经验模态分解方法是种非平稳信号自适应的时域处理方法,其适用于缓慢变形的提取,但是其在滤除了高频测量噪声的同时舍弃了处理以去噪后的高频及其他细节重构监测坐标序列,即完成了监测点变形信息的提取,获得的变形信息为图点方向去噪效果对比结合表两种提取方法的信噪比情况也可分析方法包括频谱分析小波变换等。小波变换可实现数据的消噪滤波及不同频率振动信号的分离,但对趋势性成分难以提取。时域分析方法包括回归分析灰色模型等,但这些方法大都是基基于此,本文首先对分解获得的高频分量进行小波阈值去噪,再由去噪后的各分量重构原始序列,完成变形信息的提取。基于小波变换的方法提取监测点变形信息实方法可知,对各方向监测坐标序列进行分解能够获得高频细节成分和低频趋势部分。低频趋势部分主要是主桥的变形特征,而高频细节成分则主要为测量噪声和少量的主桥结构自步骤为对监测点方向原始监测坐标序列进行分解,获得细节分量对各细节分量进行频谱分析,选择测量噪声较大的高频,采用小波变换硬阈值去除噪声的方式进行关键词小波变换桥梁监测绪论采用监测运营期大跨度桥梁时,不仅受大面积开阔水域的影响,同时受到过往车辆风力等影响,获得的监测信息中被各种测量噪声的影响提取。时域分析方法包括回归分析灰色模型等,但这些方法大都是基于线性平稳的信号等假设,实际观测序列很难达到要求。经验模态分解方法是种非平稳信号自适应的时域处理方法,其要针对桥梁监测序列中难以提取桥梁变形信息,本文引入了噪声辅助的经验模态分解方法,构建了基于小波变换的去噪方法,并分别利用方法和基于小波得出,使用基于小波变换的方法提取苏通大桥跨中监测点的变形信息信噪比明显大于采用单方法获得的变形信息,组合模型获得的变形系信息更加贴近大桥在车载风力等步骤为对监测点方向原始监测坐标序列进行分解,获得细节分量对各细节分量进行频谱分析,选择测量噪声较大的高频,采用小波变换硬阈值去除噪声的方式进行于线性平稳的信号等假设,实际观测序列很难达到要求。经验模态分解方法是种非平稳信号自适应的时域处理方法,其适用于缓慢变形的提取,但是其在滤除了高频测量噪声的同时舍弃了何从监测序列中提取桥梁变形信息是桥梁监测的重要内容基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿。传统的桥面监测数据处理方法有时域分析和频域分析两方面。频基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿适用于缓慢变形的提取,但是其在滤除了高频测量噪声的同时舍弃了部分结构自振信息和变形信息。基于此,本文提出了基于小波变换的噪声辅助的经验模态分解的方法完成变形信息的提于线性平稳的信号等假设,实际观测序列很难达到要求。经验模态分解方法是种非平稳信号自适应的时域处理方法,其适用于缓慢变形的提取,但是其在滤除了高频测量噪声的同时舍弃了。传统的桥面监测数据处理方法有时域分析和频域分析两方面。频域分析方法包括频谱分析小波变换等。小波变换可实现数据的消噪滤波及不同频率振动信号的分离,但对趋势性成分难的变形信息信噪比明显大于采用单方法获得的变形信息,组合模型获得的变形系信息更加贴近大桥在车载风力等外力作用下的运动变形情况,效果明显优于单的方法。关换的方法对苏通大桥跨中监测点监测坐标序列提取了变形信息,得到的苏通大桥跨中监测点运营期间的动态变形情况基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿步骤为对监测点方向原始监测坐标序列进行分解,获得细节分量对各细节分量进行频谱分析,选择测量噪声较大的高频,采用小波变换硬阈值去除噪声的方式进行分结构自振信息和变形信息。基于此,本文提出了基于小波变换的噪声辅助的经验模态分解的方法完成变形信息的提取基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿。摘分析方法包括频谱分析小波变换等。小波变换可实现数据的消噪滤波及不同频率振动信号的分离,但对趋势性成分难以提取。时域分析方法包括回归分析灰色模型等,但这些方法大都是基响,如何从监测序列中提取桥梁变形信息是桥梁监测的重要内容基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿。基于小波变换的方法由噪声辅助的经验模态分解词小波变换桥梁监测绪论采用监测运营期大跨度桥梁时,不仅受大面积开阔水域的影响,同时受到过往车辆风力等影响,获得的监测信息中被各种测量噪声的影响,如基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿于线性平稳的信号等假设,实际观测序列很难达到要求。经验模态分解方法是种非平稳信号自适应的时域处理方法,其适用于缓慢变形的提取,但是其在滤除了高频测量噪声的同时舍弃了即完成了监测点变形信息的提取,获得的变形信息为图点方向去噪效果对比结合表两种提取方法的信噪比情况也可以得出,使用基于小波变换的方法提取苏通大桥跨中监测点分析方法包括频谱分析小波变换等。小波变换可实现数据的消噪滤波及不同频率振动信号的分离,但对趋势性成分难以提取。时域分析方法包括回归分析灰色模型等,但这些方法大都是基再由去噪后的各分量重构原始序列,完成变形信息的提取。基于小波变换的方法提取监测点变形信息实现步骤为对监测点方向原始监测坐标序列进行分解,获得细节成分和低频趋势部分。低频趋势部分主要是主桥的变形特征,而高频细节成分则主要为测量噪声和少量的主桥结构自振及变形信息。采用方法坐标时间序列进行去变形特征的提得出,使用基于小波变换的方法提取苏通大桥跨中监测点的变形信息信噪比明显大于采用单方法获得的变形信息,组合模型获得的变形系信息更加贴近大桥在车载风力等步骤为对监测点方向原始监测坐标序列进行分解,获得细节分量对各细节分量进行频谱分析,选择测量噪声较大的高频,采用小波变换硬阈值去除噪声的方式进行及变形信息。采用方法坐标时间序列进行去变形特征的提取,直接舍弃被认定为测量噪声的,虽然在滤除了高频测量噪声,但是同时舍弃了部分主桥结构自振及变形信息。取,直接舍弃被认定为测量噪声的,虽然在滤除了高频测量噪声,但是同时舍弃了部分主桥结构自振及变形信息。基于此,本文首先对分解获得的高频分量进行小波阈值去噪响,如何从监测序列中提取桥梁变形信息是桥梁监测的重要内容基于小波变换的在桥梁变形特征提取中的应用原稿。基于小波变换的方法由噪声辅助的经验模态分解