高铁沉降观测数据处理：小波阈值去噪新方法研究

"本文主要探讨了小波阈值去噪法在高铁沉降观测数据处理中的应用，通过结合模糊控制滤波器改进了传统的小波去噪技术，提高了数据处理的效果和准确性。" 在高铁沉降观测中，由于环境条件、设备精度以及人为因素等影响，所获取的数据往往含有噪声，这使得对高铁桥墩真实变形量的判断存在误差。小波分析作为一种多分辨率分析工具，被广泛应用于信号处理领域，尤其在去除噪声方面表现出显著优势。小波分析能够将复杂信号分解成不同尺度和频率的细节成分，便于识别和分离噪声与信号。 传统的去噪方法主要包括硬阈值法和软阈值法。硬阈值法在处理过程中，将小于阈值的系数直接置零，而大于阈值的系数保持不变，这样可能会导致信号的阶梯效应。而软阈值法则通过线性缩放使得小于阈值的系数逐渐趋近于零，可以减小阶梯效应，但可能无法完全去除噪声。针对这两种方法的局限性，文章提出了一个新的处理策略，即结合模糊控制滤波器进行预处理，以降低白噪声的方差。 模糊控制滤波器利用模糊逻辑理论，通过对不确定性和模糊性的处理，能更好地适应非线性系统的特性。将模糊控制应用于小波去噪，可以更精确地调整阈值，从而在保留信号信息的同时，有效地抑制噪声。这种方法的优点在于，它不需要事先了解待处理数据的详细信息，且实现过程简单，易于理解和操作。 实验结果显示，这种结合模糊控制的小波阈值去噪法能够敏感地识别观测数据中的噪声和有用信息，对于高铁沉降变形监测数据的处理具有较高的效率和准确性。此外，通过与其他方法比较，该方法获得了较好的相关系数，证明了其在去除噪声方面的优越性。 小波阈值去噪法与模糊控制滤波器的结合应用，为高铁沉降观测数据的处理提供了一种有效的方法，有助于提高数据质量，确保高铁运行的安全性和稳定性。这一研究对于变形监测领域的数据处理技术发展具有积极的推动作用，并可能被广泛应用到其他需要高精度数据处理的工程领域。