【摘 要】
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针对多期变形观测数据处理中探测周期性变形信息这一问题,引入小波多尺度分解。先用低频分量对趋势性进行拟合,再利用频谱分析探测各高频分量的周期性。理论分析、应用实例的
【机 构】
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桂林理工大学土木与建筑工程学院,安徽省地质实验研究所,
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针对多期变形观测数据处理中探测周期性变形信息这一问题,引入小波多尺度分解。先用低频分量对趋势性进行拟合,再利用频谱分析探测各高频分量的周期性。理论分析、应用实例的结果表明,该方法不但模型统一,而且能探测出弱周期性变形信息。
Aiming at the problem of detecting periodic deformation information in multi-period deformation observation data processing, wavelet multi-scale decomposition is introduced. The first use of low-frequency components of the trend of fitting, and then use spectrum analysis to detect the periodic high-frequency components. Theoretical analysis and application examples show that this method can not only unify the model but also detect weak periodic deformation information.
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