小波阈值降噪在测量机器人数据粗差剔除中的应用

"基于阈值降噪的测量机器人监测基础数据粗差剔除方法研究" 在露天矿和排土场的边坡监测过程中，由于各种因素如爆破振动，测量机器人收集的基础数据往往混杂着一定量的粗差。这些粗差会严重影响监测结果的准确性，因此，对数据进行粗差剔除是一项重要的任务。本文提出了一种利用小波阈值降噪技术来高效地去除这些粗差的方法。 小波分析是一种多分辨率分析工具，能够对信号进行时频局部化分析，特别适合处理非平稳信号。在该方法中，首先需要确定分解层数。这个过程是根据有用信号的最小频率来决定的，因为分解层数的选择直接影响到噪声与信号的分离效果。一旦确定了分解层数，就可以对含有粗差的数据进行小波软阈值去噪处理。 软阈值去噪是小波去噪的一种常见策略，它在保留信号的主要特征的同时，有效地削弱噪声。具体操作时，将小波系数与预设阈值进行比较，系数小于阈值的部分被置零，大于阈值的部分则按一定比例减小，以此达到降噪的目的。这种方法既可以去除大部分粗差，又尽可能保持原始信号的完整性。 通过应用这种方法，作者们在实际数据处理中取得了良好的效果，证明了该方法对于测量机器人监测数据粗差剔除的有效性。这种基于小波阈值降噪的技术为处理类似问题提供了一个新的思路和实用工具，有助于提升露天矿和排土场边坡监测的精度和可靠性。 关键词涉及到的核心概念包括测量机器人、粗差剔除、分解层数以及小波去噪。测量机器人的应用可以提高监测效率，但其数据处理是关键，而粗差剔除是保证数据质量的重要环节。分解层数的合理选择是小波去噪的关键参数，决定了去噪的效果。小波去噪则是一种强大的数据处理技术，尤其在去除非随机噪声方面具有优势。 这项研究为测量机器人监测数据的粗差剔除提供了新的解决方案，对于改善露天矿和排土场边坡的安全监测具有重要意义。通过结合小波分析的理论与实践，我们可以更有效地处理监测数据，从而提高整个监测系统的稳定性和准确性。