3Р难点4Р小波分析、卡尔曼滤波、人工神经网络的基本原理，以及小波分析与后两者之间的有机结合Р对GPS变形监测信号中不同类型噪声分布的研究，从而实现对其进行更有效的去噪Р实验数据的获取，以及相关的数据处理实验的Matlab编程实现Р以C++为编程语言，借助Matlab工具箱，开发基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统РРCompany LogoР武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告РРР难点和创新点分析РРРРР创新ⅠРРРРР创新ⅡРРРРР创新ⅢРР研究得出GPS变形监测信号去噪合适的小波分解层数、小波函数、阈值选取及重调方法，改善基线解算效果。Р一、小波去噪方法研究РР将小波分析与卡尔曼滤波组合，进一步提高降噪效果；而小波神经网络则在变形预测方面效果较好。Р二、小波与卡尔曼滤波、人工神经网络的结合РР基于C++语言和MATLAB平台，结合创新点二的成果，实现对GPS变形监测数据的有效去噪和预测。Р三、开发GPS变形监测数据降噪处理系统РРCompany LogoР武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告РРР论文进度安排Р任务起止时间Р任务内容Р2013.05——2013.06Р收集相关资料，了解小波分析用于GPS变形监测数据处理方面的应用需求Р2013.09——2013.10Р查阅文献资料，掌握小波分析、卡尔曼滤波、小波神经网络等方面的原理和方法Р2013.10.30Р论文开题Р2014.11——2014.03Р设计、编写相关的数据处理程序，并结合实测变形监测数据进行测试与数据分析Р2014.03——2014.05Р数据处理方法以及数据处理模型的应用测试、评价及完善，论文撰写Р2014.06Р论文答辩РР导 师： 教授?报告人： ?学 号： 2012282140112?专 业： 测绘工程?方 向： 变形监测与灾害预报
全文预览
