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基于小波分析的基于小波分析的基于小波分析的基于小波分析的GPSGPSGPSGPS变形监测数据处理方法研究变形监测数据处理方法研究变形监测数据处理方法研究变形监测数据处理方法研究硕士研究生学位论文开题报告硕士研究生学位论文开题报告硕士研究生学位论文开题报告硕士研究生学位论文开题报告导师：教授报告人：学号：2012282140112专业：测绘工程方向：变形监测与灾害预报Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告 选题背景和意义选题背景和意义研究现状与发展趋势研究现状与发展趋势研究内容简介研究内容简介难点和创新点分析难点和创新点分析 论文进度安排论文进度安排报报 告告 内内 容容Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告选选 题题 的的 意意 义义背背 景景 变形监测变形监测意义重大意义重大背背 景景 背背 景景 GPS技术技术已广泛应用于已广泛应用于变形监测变形监测小波分析应用于小波分析应用于GPS变形监测变形监测数据处理具有数据处理具有特定优势特定优势选题的背景和意义Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告研究现状与发展趋势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，CollinF.和 WarantR利用小波研究了GPS数据的处理。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。1.小波分析应用于变形监测新的成果不断出现；2.应用还不够广泛，许多问题有待进一步研究解决；3.单一的研究途径不再适合于复杂的变形分析，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。武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告研究主要内容拟围绕小波为主，建立基于小波变拟围绕小波为主，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卡尔曼滤波、人工神经网络等相结合，用于合，用于GPS变形监测数据预处理变形监测数据预处理及变形分析、预测。及变形分析、预测。Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告研究主要内容基基 于于 单单 测测 站站 的的RINEXRINEX级级GPSGPS数数据据预处理软件系统预处理软件系统1.小小波波用用于于变变形形监监测测数数据据的的去去噪噪，研究验证较好的去噪方式；研究验证较好的去噪方式；2.分分析析GPS监监测测信信号号的的特特征征，研研究究 验验 证证 小小 波波 分分 析析 用用 于于 GPS数数 据消噪的效果。据消噪的效果。Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告难点和创新点分析难点难点1难点难点2难点难点3难点难点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，开发基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告难点和创新点分析创新创新创新创新创新创新创新创新创新创新创新创新研研究究得得出出GPS变形形监测信信号号去去噪噪合合适适的的小小波波分分解解层数数、小小波波函函数数、阈值选取及重取及重调方法，改善基方法，改善基线解算效果。解算效果。一、小波去噪方法研究 将将小小波波分分析析与与卡卡尔曼曼滤波波组合合，进一一步步提提高高降降噪噪效效果果；而而小小波波神神经网网络则在在变形形预测方面效果方面效果较好。好。二、小波与卡尔曼滤波、人工神经网络的结合基基于于C+语言言和和MATLAB平平台台，结合合创新新点点二二的的成成果果，实现对GPS变形形监测数据的有效去噪和数据的有效去噪和预测。三、开发GPS变形监测数据降噪处理系统Company Logo武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院武汉大学测绘学院20132013年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告年硕士研究生学位论文开题报告论文进度安排任务起止时间任务内容2013.052013.06收集相关资料，了解小波分析用于GPS变形监测数据处理方面的应用需求2013.092013.10查阅文献资料，掌握小波分析、卡尔曼滤波、小波神经网络等方面的原理和方法2013.10.30论文开题2014.112014.03设计、编写相关的数据处理程序，并结合实测变形监测数据进行测试与数据分析2014.032014.05数据处理方法以及数据处理模型的应用测试、评价及完善，论文撰写2014.06论文答辩导师：教授报告人：学号：2012282140112专业：测绘工程方向：变形监测与灾害预报