基于惯性技术的地表变形监测方法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·变形监测技术的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·地面监测技术 | 第12-14页 |
| ·地下监测技术 | 第14页 |
| ·对地监测技术 | 第14-15页 |
| ·基于惯性的监测技术 | 第15-16页 |
| ·发展趋势 | 第16页 |
| ·论文的主要研究内容及安排 | 第16-19页 |
| 2 MIMU监测系统整体设计 | 第19-29页 |
| ·MIMU系统数据测量部件 | 第19-22页 |
| ·MPU-6050传感器 | 第19-20页 |
| ·光纤光栅传感器 | 第20-22页 |
| ·MIMU系统数据采集部件 | 第22-23页 |
| ·MIMU系统性能指标 | 第23-25页 |
| ·MPU-6050性能指标 | 第23-24页 |
| ·光纤光栅传感器主要性能指标 | 第24-25页 |
| ·MIMU系统整体设计 | 第25-26页 |
| ·MIMU变形监测点布设 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 3 MIMU数据预处理 | 第29-47页 |
| ·MIMU器件误差分析 | 第29-30页 |
| ·MIMU数据的时频分析 | 第30-33页 |
| ·傅里叶分析 | 第31-32页 |
| ·小波变换 | 第32-33页 |
| ·小波变换信号去噪 | 第33-34页 |
| ·二进小波变换 | 第33页 |
| ·Mallat算法 | 第33-34页 |
| ·小波阈值去噪及其改进 | 第34-40页 |
| ·小波阈值去噪 | 第34-35页 |
| ·小波阈值函数的改进 | 第35-40页 |
| ·小波去噪实验 | 第40-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 MIMU数据处理 | 第47-63页 |
| ·时间序列的相关概念 | 第47页 |
| ·时间序列的数字特征 | 第47-48页 |
| ·常用的时间序列模型 | 第48-51页 |
| ·自回归模型 | 第49-50页 |
| ·移动平均模型 | 第50页 |
| ·自回归移动平均结合模型 | 第50-51页 |
| ·时间序列相关性 | 第51页 |
| ·模型序列自相关函数的性质 | 第51页 |
| ·模型序列偏相关函数的性质 | 第51页 |
| ·时间序列模型识别和参数估计 | 第51-54页 |
| ·时间序列模型识别 | 第52页 |
| ·时间序列参数估计 | 第52-53页 |
| ·时间序列模型检验 | 第53-54页 |
| ·时间序列数据优化 | 第54-61页 |
| ·Kalman滤波基本原理 | 第55页 |
| ·Kalman滤波基本方程 | 第55-57页 |
| ·Kalman滤波算法的改进 | 第57-58页 |
| ·Kalman滤波结果 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 5 MIMU数据分段预测 | 第63-77页 |
| ·时间序列分段模式 | 第63-66页 |
| ·分段频域模式 | 第64-65页 |
| ·分段线性模式 | 第65页 |
| ·分段多项式模式 | 第65-66页 |
| ·分段多项式模式参数估计 | 第66-69页 |
| ·PPR参数估计 | 第66-67页 |
| ·CPPR参数估计 | 第67-69页 |
| ·时间序列相似度 | 第69-72页 |
| ·时间序列相似度定义 | 第69-71页 |
| ·基于空间距离的相似性度量 | 第71-72页 |
| ·分段变形实例分析 | 第72-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 6 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
