| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景及研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 小波分析的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 小波分析的发展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 小波变换在测绘领域的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 小波基选择在变形监测数据去噪中的研究动态 | 第14页 |
| 1.2.4 小波变换在变形信息提取中的研究动态 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究方法与思路 | 第16-17页 |
| 第2章 小波去噪与变形信息提取相关理论 | 第17-31页 |
| 2.1 信号的去噪问题 | 第17页 |
| 2.2 小波变换的相关概念 | 第17-20页 |
| 2.2.1 小波变换的时频特性 | 第17-18页 |
| 2.2.2 连续和离散小波变换 | 第18-19页 |
| 2.2.3 Mallat算法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 常用小波基函数 | 第20页 |
| 2.3 小波去噪的方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 模极大值去噪法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 相关性去噪法 | 第21页 |
| 2.3.3 阈值去噪法 | 第21-28页 |
| 2.4 小波去噪的质量评价 | 第28-30页 |
| 2.5 基于小波变换的特征信息提取 | 第30-31页 |
| 第3章 变形监测数据处理中小波变换的相关研究 | 第31-52页 |
| 3.1 数据去噪中最优小波基的选择研究 | 第31-45页 |
| 3.1.1 基于数据能量的小波基选择指标 | 第31-32页 |
| 3.1.2 基于熵的小波基选择指标 | 第32-35页 |
| 3.1.3 小波基选择的能量—熵融合指标 | 第35-37页 |
| 3.1.4 仿真计算 | 第37-45页 |
| 3.2 小波变换在变形特征信息提取中的应用研究 | 第45-52页 |
| 3.2.1 变形信息提取中Mallat算法和单子带重构算法的频率混淆 | 第45-47页 |
| 3.2.2 抗混叠单子带重构改进算法提取变形信息 | 第47-48页 |
| 3.2.3 仿真计算 | 第48-52页 |
| 第4章 小波变换在变形监测数据中的应用 | 第52-61页 |
| 4.1 某超高程建筑变形监测数据的去噪处理和特征信息提取 | 第52-57页 |
| 4.2 某大坝变形监测数据的去噪处理和特征信息提取 | 第57-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第68页 |
