文档介绍：CompanyLogo基于小波分析的 GPS变形监测数据处理方法研究指导老师:报告人:学号:专业:班级:panyLogo选题的意义背景③变形监测意义重大背景②背景①panyLogo研究现状与发展趋势起始发展现状小波分析最早在测绘中的应用始于90年代初。1993年,邵巨良和李德仁提出了可以利用小波变换检测影像的边缘特征。1995年,。1997年,黄丁发等人将小波分析法应用于检测GPS相位观测值整周跳变的理论和方法中;张正禄等人将小波分析应用于变形监测数据处理中以探测周期性变形;黄声享等人利用小波对变形信号进行提取。等等。;,许多问题有待进一步研究解决;,而多种理论和方法的有机结合将是正确分析和解决问题的有效途径。华北理工大学迁安学院2017届毕业生毕业设计开题报告研究主要内容拟围绕小波为主,建立基于小波变形分析与预测模型,将小波分析与卡尔曼滤波、人工神经网络等相结合,用于GPS变形监测数据预处理及变形分析、预测。panyLogo研究主要内容基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统小波用于变形监测数据的去噪,研究验证较好的去噪方式;分析GPS监测信号的特征,研究验证小波分析用于GPS数据消噪的效果。panyLogo难点和创新点分析难点1难点2难点3难点4小波分析、卡尔曼滤波、人工神经网络的基本原理,以及小波分析与后两者之间的有机结合对GPS变形监测信号中不同类型噪声分布的研究,从而实现对其进行更有效的去噪实验数据的获取,以及相关的数据处理实验的Matlab编程实现以C++为编程语言,借助Matlab工具箱,panyLogo难点和创新点分析创新Ⅰ创新Ⅱ创新Ⅲ研究得出GPS变形监测信号去噪合适的小波分解层数、小波函数、阈值选取及重调方法,改善基线解算效果。一、小波去噪方法研究将小波分析与卡尔曼滤波组合,进一步提高降噪