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1、130城市勘测2009年文章编号:1672-8262(2009)02-130-04中图分类号:P209文献标识码:BMATLAB在变形监测数据处理中的应用3陈健(南京林业大学土木工程学院,江苏南京210037)摘要:探讨了MATLAB在变形监测数据处理中的应用,包括监测数据的检核、Kalman滤波器、小波降噪以及一些变形可视化功能。实践表明:在变形监测领域中引进MATLAB可以很方便地进行数据处理,降低对人员编程水平的要求,而且可以用于将成果可视化显示。关键词:MATLAB;变形监测;小波降噪;神经网络变形监测的目的和意义不仅仅是描述动
2、力现象,分析。如果两个变量之间的关系为线性关系,则称为更重要的是要对变形观测的数据进行正确的处理、分一元线性回归分析。析,建立合理的模型,对变形发生的值作出准确的预[vv]因变量估值的中误差计算公式为:S=报,从而减少事故的发生,保证安全。变形监测数据处n-2理的一般过程为:数据预处理、变形分析、变形预报,其当用回归直线预报未来的变形值时,通常以±2S每一步骤都以大规模甚至海量数据处理为基础,涉及作为未来变形值可能出现的区间,如果今后某次的观大量的计算。测值超出该区间,则应对其进行专门的研究和分析。在MATLAB统计工具箱中使用命令可实
3、现多元MATLAB是以复数矩阵为基本运算单元的交互式线性回归,调用格式为:语言。它具有强大的科学运算、高质量的图形可视化与[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,alpha)界面设计、便捷的与其他程序和语言接口和输入输出格其中:x为自变量,y为因变量,对于一元线性回式化数据的功能;而且还拥有一个功能强大、涉及多个归,只需x取一维向量即可。alpha为显著性水平(缺应用领域的工具箱等。MATLAB在大规模数据处理特省时设定为0105),输出向量b、bint为回归系数估计别是矩阵运算方面具有其他程序设计语言难以比
4、拟的值和它们的置信区间,r和rint为残差及其置信区间,优越性,同时,它提供了方便实用的绘图功能,可以很方stats是用于检验回归模型的统计量。便地将数据处理成果可视化显示。另外,MATLAB提供112小波去噪了丰富的数据分析和处理功能模块,如神经网络、小波采用小波分析工具箱可实现对监测数据的分析,分析等,为进行各种复杂的数据集分析提供了方便。噪声消除的主要步骤如下:将MATLAB引入变形监测数据处理领域是一件(1)[C,L]=wavedec(X,N,‘wname’),选择小波非常有意义的事情,本文主要探讨这方面的几个具体函数wname
5、和小波分解的层次N,对信号X进行N层的应用。的小波分解,获得高频系数C和低频系数L。[C,L]=wavedec(p,3,‘db4’);%采用db4小1应用于变形监测资料的预处理波对信号p进行一维三尺度分解预处理包括对原始数据进行检核、粗差剔除,去掉(2)提取第1层到第N层的高频系数和第N层的离群数据。可采用线性回归方程进行资料的检核。对低频系数,确定小波分解高频系数的阈值。于粗差剔除,可采用传统去噪方法处理其中的随机误A3=appcoef(C,L,‘db4’,3);%提取信号在第差。随着小波分析技术的深入发展,小波去噪也不失3层上的低频
6、系数为一种有效的消噪方法。D1=appcoef(C,L,1);%提取信号在1～3层上111用一元线性回归进行资料的检核的高频系数处理两个变量之间关系的回归分析称为一元回归D2=appcoef(C,L,2);3收稿日期:2008—10—11作者简介:陈健(1980—),男,助教,主要研究方向:GPS变形监测数据分析、三维地理信息网络可视化。第2期陈健1MATLAB在变形监测数据处理中的应用131D3=appcoef(C,L,3);向量,Ωk-1为动态噪声向量,△k为观测噪声向量。THR=thselect(p,‘heursure’);%选取
7、Heuristic采用MATLAB中ss()函数模拟这一方程,格式SURE方法确定的阈值为:(3)对小波分解高频系数应用软阈值或硬阈值进Plant=ss(Φ,Γ,B,1,-1,‘inputname’,‘Ω’,行处理。‘outputname’,‘L’)TTDZ1=wthresh(D1,‘p’,THR);%进行软阈值设:Q=E(Ωk-1Ωk-1),R=E(△k-1△k-1)为单位处理矩阵,即:Q=1,R=1。DZ2=wthresh(D2,‘p’,THR);用如下语法模拟离散滤波器:DZ3=wthresh(D3,‘p’,THR);[kalmf
8、,L,P,M]=kalman(Plant,Q,R);(4)小波重构。利用Kalman滤波可对变形监测中的数据进行动CL=[A3,DZ3,DZ2,DZ1];态处理,并且可以进行精度评定,误差估计等。SL=wa
