1、小波分析以其良好的時(shí)頻局部化能力，在大地測量數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛應(yīng)用。借助小波分解與重構(gòu)技術(shù)，可以有效濾除觀測信號中的噪聲，已廣泛應(yīng)用于變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理、GPS數(shù)據(jù)處理、地球物理參數(shù)反演等諸多方面，并已取得了一定的應(yīng)用成果。然而，由于實(shí)際中很難掌握信號的真實(shí)特征，故難以對小波去噪的質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確評價(jià)，最終導(dǎo)致小波去噪最佳結(jié)果的選取非常困難。本文主要針對小波去噪質(zhì)量評價(jià)方法開展研究，以期建立一套合理的小波去噪質(zhì)量評價(jià)體系。
　　 本

2、文的主要研究內(nèi)容包括:(1)對小波去噪效果評價(jià)的體系進(jìn)行了明確，將其歸納為小波分析方法選擇與最佳分解與重構(gòu)尺度確定兩部分內(nèi)容;(2)系統(tǒng)研究了現(xiàn)有小波質(zhì)量評價(jià)方法的實(shí)際應(yīng)用效果，借助系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)研究了各種評價(jià)方法的評價(jià)能力與適用性。(3)從信號本身的特征的出發(fā)，借助最小均方誤差、信噪比及光滑度變化隨小波分解尺度增加的收斂特性，提出了一種多指標(biāo)融合的小波去噪最佳分解尺度選擇方法。該方法融合了小波去噪過程中不同方面的變化特征，能夠更全面地反映小

3、波去噪結(jié)果與分解尺度間的對應(yīng)關(guān)系。通過定量識別融合指標(biāo)變化的拐點(diǎn)，能夠有效識別小波去噪的最佳分解尺度。針對不同類型的去噪信號進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析并與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了本文提出方法的有效性與優(yōu)越性。(4)借助建立的小波去噪質(zhì)量評價(jià)體系，針對湖南省常吉高速某一邊坡的GPS變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用:首先采用均方根誤差（RMSE）與信噪比(SNR)指導(dǎo)選擇最佳小波基，借助多指標(biāo)融合方法指導(dǎo)選擇最佳分解層次;然后，建立灰色系統(tǒng)模型對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)