| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 GPS技术应用于桥梁健康监测的进展 | 第12-13页 |
| 1.3 非平稳信号的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 短时傅里叶变换 | 第14页 |
| 1.3.2 小波分析 | 第14-15页 |
| 1.3.3 希尔伯特-黄变换 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于HHT方法的非平稳信号多尺度分解 | 第18-28页 |
| 2.1 经验模态分解方法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 EMD分解基本步骤 | 第18-20页 |
| 2.1.2 EMD分解带通滤波 | 第20-21页 |
| 2.2 希尔伯特变换及其谱分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 Hilbert变换的定义和性质 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Hilbert谱分析 | 第22-23页 |
| 2.3 仿真信号多尺度分解及HHT存在的问题 | 第23-26页 |
| 2.3.1 仿真信号的多尺度分解 | 第23-26页 |
| 2.3.2 HHT方法存在的问题 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 结合小波去噪过程的改进HHT方法及其应用 | 第28-38页 |
| 3.1 改进HHT方法的提出 | 第28页 |
| 3.2 小波去噪方法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 小波变换的定义 | 第29页 |
| 3.2.2 小波阈值去噪 | 第29-31页 |
| 3.3 小波阈值去噪与EMD分解的组合去噪方法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 EMD-Wavelet方法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 Wavelet-EMD方法 | 第32页 |
| 3.3.3 去噪效果评价指标 | 第32-33页 |
| 3.4 仿真信号去噪效果对比分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 苏通大桥动态监测数据的应用分析 | 第38-56页 |
| 4.1 工程概况 | 第38-41页 |
| 4.1.1 苏通大桥简介 | 第38-40页 |
| 4.1.2 GPS实时动态监测系统 | 第40-41页 |
| 4.2 桥梁动态监测数据的处理 | 第41-47页 |
| 4.2.1 实测数据的滤波去噪 | 第41-43页 |
| 4.2.2 去噪结果的对比分析 | 第43-45页 |
| 4.2.3 去噪后数据振动频率的识别 | 第45-47页 |
| 4.3 桥梁结构振动频率的分析 | 第47-54页 |
| 4.3.1 同一监测点一天内振动频率的变化 | 第48-50页 |
| 4.3.2 桥面不同监测点振动频率的相关性分析 | 第50-51页 |
| 4.3.3 不同施工阶段桥梁结构振动频率的变化规律 | 第51-52页 |
| 4.3.4 预测模型的建立 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |