EEMD-小波在高边坡变形信息提取中的应用研究

针对高边坡变形呈现非平稳性及数据“噪声”多源的问题，提出了一种定向滤波的变形信息提取方法。首先，利用集合经验模态分解方法分解变形时序数据，结合定量分析法判别模态分量信号频段；然后，对高频模态分量中的“噪声”利用小波函数进行“靶向”消噪处理，并对趋势项进行傅里叶级数拟合；最后，重构高边坡变形分析模型，实现真实变形量的提取。结果表明，对比分析各项检验指标，通过“靶向”消噪，各高频模态分量消噪效果明显，重构后的集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)-小波高边坡变形分析模型较原始形变和其他模型在精度指标方面提升显著，该方法可用于高边坡的变形预测分析和真实变形量提取。