梦见自己看见山体滑坡 [小波变换在山体滑坡预测中的应用]

　　摘 要： 具体分析山体的稳定性因素及山体滑坡的成因，针对其本质提出一种以位移监测为主，声波监测为辅的预测方法，具有非常大的实用价值。并且利用小波变换模极大去噪法处理监测到的信号，实验结果表明该方法具有很好的消噪效果。

　　关键词： 小波变换；山体滑坡；预测；模极大去噪

　　0 引言

　　根据相关资料统计显示，山体滑坡已成为严重威胁人民生命财产安全的主要自然灾害之一。特别是在贵州省，由于特殊的地理地貌，山体滑坡每年都给人们造成极大的损失，并存在极大的安全隐患，因此对山体滑坡的预测和治理显得日益重要。面对山体滑坡这种自然灾害，现在只能进行预测，而不能彻底治理，所以希望通过准确的预测将灾害损失减小到最少[1]。

　　目前，对山体滑坡进行预测的手段非常多，设备也非常先进，例如GPS监测系统等；对监测获取的数据处理和预测预报方法也很多[2]；但由于影响滑坡滑移和灾变的因素多样性、复杂性和随机性，使得预测结果的可靠性并不高。

　　针对这一现状，本文提出了一种以位移监测为主，声波监测为辅的预测方法，利用小波分析的方法进行信号的处理，不仅提高了山体滑坡的预测的准确性，而且该方法实现的成本低廉，适合中国国情，具有很大的实用价值。

　　1 山体滑坡的原因及预测方法

　　作为一种危害性极大的地质灾害，山体滑坡通常是较深层的破坏。山体滑 ……此处隐藏2353个字…… 换能够有效地从信号中去除噪声部分，从而实现信号的去噪处理。

　　从上式可以得出，如果信号 的 指数 ，则信号 的小波变换模极大值将随着尺度的增大而增大；反之，则将随着尺度的增大而减小。

　　研究结果表明，信号的 指数一般满足 ，即使是不连续的奇异信号，只要满足某一领域有界的条件，也存在

　　；而噪声信号所对应的 指数则满足 。因此，信号和噪声在不同尺度的小波变换下的特性截然相反，根据这一特点可以对加噪信号进行去噪处理。

　　3 模极大去噪的具体算法

　　基于小波变换的模极大去噪法的方法是[8]：由于噪声和信号在不同尺度上的模极大值有着不同的传播特性，所以在信号进行小波变换后，保留有效信号的模极大值的同时删除噪声信号的模极大值，然后进行重构，即可得到去除噪声后的有效信号。

　　基于小波变换的模极大去噪法的实现过程为[9]：

　　1）将采集到的位移、声波信号进行离散二进小波变换。选择的分解尺度数要保障在最大分解尺度下信号的重要奇异点不丢失且其模极大点个数占优。所以一般选择4或者5。

　　2）计算出不同尺度上的小波变换系数 对应的模极大点。

　　3）由于在最大分解尺度 上，小波变换模极大值完全由有效信号决定，所以选择一个合适的阈值，将小于阈值的模极大值全部去除，从而获得在最大尺度上新的模极大点。

　　4）由尺度上每个模极大点出发，使用ad hoc算法逐级向上搜索对应的模极大曲线。即在尺度 上搜索尺度 上的模极大点相应的传播点，去除噪声产生的模极大点的同时，保留信号引起的模极大点；不同尺度 上，除去不在任意模极大曲线上的极值点，尺度为 时停止。