【摘 要】
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针对削弱观测数据受到各种观测条件产生的噪声影响,小波阈值去噪在降噪处理中有广泛的应用。为了改进去噪效果,考虑到传统函数存在的优点与不足,结合加权平均阈值函数的思想,
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针对削弱观测数据受到各种观测条件产生的噪声影响,小波阈值去噪在降噪处理中有广泛的应用。为了改进去噪效果,考虑到传统函数存在的优点与不足,结合加权平均阈值函数的思想,提出了一种改进小波阈值函数;同时,采用随分解层数变化的阈值代替了固定阈值,避免了有效高频噪声的消除。通过沉降监测数据对改进阈值函数验证,首先,使用不同的阈值函数采取降噪处理并利用信噪比和均方差进行去噪效果的评价;其次,对去噪后的数据建立Elman神经网络预测模型。实验结果表明,基于加权平均函数的改进小波阈值函数具有更好的去噪效果,在建立预测模型
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