基于小波的爆破震动监测数据去噪研究

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随着爆破技术的广泛应用,人们越来越关注爆破震动,爆破震动危害己成为国民经济建设中一个重要的环保问题。必须对爆破进行监测、控制,减少造成的危害。监测方法的原理是:分析震动弹性波的传播规律来监测震动波对有关建筑物的影响。爆破震动分析是爆破震动监测,也是控制爆破震动危害的前提。所以,收集“正确而真实”的数据是至关重要的。然而,由于测量误差、仪表精度、计算误差甚至是人为因素,爆破震动监测数据通常不可避免地存在各种不易消除的噪声,且噪声常常会淹没真实的信号。这些噪声的存在会影响爆破震动分析的解释。如何去除测量数据中的噪声,提取“正确而真实”的信息就成为数据处理的一项关键技术。对于非常平稳信号,采用Fourier变换进行去噪能取得比较理想的效果。Fourier变换有它自身的局限性,它不能反映该信号在时频域上的细节,这常常会导致在信号去噪过程中带通选择不好,因此将影响到去噪效果。小波变换对于不同的频率分量具有不同的时间分辨率的这种特性,使得它特别适合于非平稳信号的分析和处理。小波变换尺度相关去噪方法效果优于传统Fourier变换去噪方法,但它计算量大,而且可能带入误差信号。小波阈值去噪方法能得到原始信号的近似最优估计,而且他的计算量相对较小。小波包变换对小波包空间作了更精细的分割,使小波包更具有更好的时频分析能力,特别是对于爆破震动信号这种包含大量中、高频信息的非平稳信号能够进行更好的时频局部化分析,因此小波包阈值去噪效果比小波阈值好。但用阈值法对爆破震动信号这样的非平稳信号去噪,常常会产生伪吉布斯(Psuedo—Gibbs)现象。平移不变小波变换去噪方法不仅能有效地消除爆破震动信号的伪吉布斯(Psuedo—Gibbs)现象,而且能减小原始爆破震动信号和估计爆破震动信号之间的均方误差(MSE)。平移不变小波变换的原理:首先,对爆破震动信号进行循环平移,利用软或硬阈值对该信号的小波系数进行压缩,然后重构信号,再进行相反的循环平移。通过多次的平移—消噪—平移,平均所获得的结果,从而消除小波基的平移依赖性。平移不变小波去噪方法不仅消除了伪吉布斯现象,而且能达到很好的去除信号效果。论文中通过理论、仿真和应用证明了这三种基于小波去噪方法比传统富立叶变换去噪方法更有优势。本文通过信号仿真及柘溪水电站进水口围堰拆除爆破震动监测工程实例说明基于小波去噪方法在爆破监测数据处理中有较好的实用性,同时也证明了平移不变小波变换去噪方法优于小波变换相关去噪方法和小波包阈值去噪方法。
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