基于阈值降噪的测量机器人监测基础数据粗差剔除方法研究

• 作者: 刘善军 张汉康 毛亚纯
• 来源期刊: 矿山测量
• 学科: 工学
• 关键词: 测量机器人 粗差剔除 分解层数 小波去噪
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 测量技术
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TD176
• 字数: 3344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-358X.2016.06.016

摘要

在露天矿及排土场的边坡监测中由于放炮震动等因素影响使得测量机器人监测基础数据中总是含有一定量的粗差.针对如何快速而准确的剔除监测数据中的粗差,文中提出利用小波阈值降噪的方法剔除数据中的粗差,该方法通过有用信号最小频率确定分解层数,根据确定的分解层数对含有粗差的监测基础数据进行软阈值消噪处理.该方法取得良好效果,为基于测量机器人监测基础数据的粗差剔除提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘善军	东北大学资源与土木工程学院	78	477	13.0	20.0
2	毛亚纯	东北大学资源与土木工程学院	43	89	5.0	8.0
3	张汉康	东北大学资源与土木工程学院	2	2	1.0	1.0