基于EEMD-WT的GNSS露天矿边坡变形监测数据降噪研究OA

为提高GNSS在露天矿边坡变形监测中的数据准确性,解决由多路径效应和环境干扰引起的噪声问题,提出了一种集成经验模态分解(EEMD)与小波变换(WT)的联合降噪方法。该方法首先利用EEMD将原始信号分解为多个本征模态函数(IMF),依据归一化相关系数将其区分为噪声IMF、混合IMF和有效IMF;随后采用DB6、SYM8、COIF4三种小波基对混合IMF进行小波阈值二次降噪,最终重构得到降噪信号。仿真结果表明,与单一EEMD方法相比,该联合方法的信噪比提升了38.66%以上,均方根误差降低了33.20%,其中SYM8小波基的降噪效果最佳。研究证实,EEMD-WT联合降噪方法能有效抑制噪声干扰,准确提取边坡真实变形信息,为边坡稳定性评估提供可靠数据支持。