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基于EEMD-FastICA的位移摄像测量误差源探究
文献摘要：
随着摄像测量技术在土木工程结构健康监测领域的应用逐渐增多,摄像测量技术的长期全天候工作性能受到越来越多的关注.为探究摄像测量技术的主要误差源,提出一种基于盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的误差源分析新方法:为了构建多通道信号作为盲源分离模型的输入信号,采用集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)拓展观测信号通道;采用快速独立分量分析算法(Fast Independent Component Analysis,FastICA)对输入信号进行盲分离,得到FastICA分量;分析各分量与温度、光照等环境因素的相关性,探究主分量对应的误差源;利用分离算法所得的混合矩阵逆变换,计算各误差源分量的占比,确定摄像测量的主误差源.进行长期摄像测量误差源探究试验,通过盲源分离算法分析长期摄像测量误差数据,结果表明,该算法具有良好的分离效果,可有效分离提取各误差源所致位移误差分量,在长期摄像测量中,温度为主要误差源.
文献关键词：
摄像测量;盲源分离;集合经验模态分解;误差源探究
中图分类号：
作者姓名：
周华飞;蒋贤辉;余忆彬;王哲
作者机构：
浙江工业大学土木工程学院,杭州310013;温州大学建筑与土木工程学院,浙江温州325006
文献出处：
引用格式：
[1]周华飞;蒋贤辉;余忆彬;王哲-.基于EEMD-FastICA的位移摄像测量误差源探究)[J].土木与环境工程学报（中英文）,2022(03):20-28
A类：
误差源探究
B类：
EEMD,FastICA,摄像测量,测量技术,土木工程结构,结构健康监测,全天候,工作性能,Blind,Source,Separation,BSS,误差源分析,多通道信号,集合经验模态分解法,Ensemble,Empirical,Mode,Decomposition,观测信号,快速独立分量分析,Independent,Component,Analysis,混合矩阵,逆变换,行长,盲源分离算法,算法分析,测量误差数据,分离效果,有效分离,分离提取,位移误差
AB值：
0.301673
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