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本文根据桥梁变形监测的内容，提出了利用小波分析理论对桥梁变形观测数据进行去噪，采用标准Kalman滤波和自适应Kalman滤波理论建立桥梁变形监测数据处理模型的研究方案。 根据小波分析与Kalman滤波理论，使用Matlab软件进行编程，应用Matlab小波工具箱，对实验数据进行了小波分解和重构，并绘制了小波去噪后的数据图像。对Kalman滤波理论模型进行了编程，运用Matlab软件得到相应的数据处理结果。 通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据结果对比分析，得出以下结论:自适应Kalman滤波方法要优于标准Kalman滤波方法和小波滤波方法，自适应Kalman滤波方法得到的滤波值、预测值和实测值比较吻合。 通过实验数据的处理结果对比分析，可知只利用单一的小波理论或者Kalman滤波理论，对原始观测变形值进行数据处理，能够提高了变形分析的准确性，但效果十分有限。而应用Kalman滤波对经过小波去噪后的数据进行处理，明显提高了变形分析的准确度。从而验证了小波理论与Kalman滤波理论相结合的理论和技术上的可行性，将其应用于桥梁变形预测的数据处理及预测，且预测精度较高，能够满足实时预测的要求。