1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一、研究背景

近年来，随着我国经济水平和城市建设的迅速发展，开发和利用地下空间日显重要和迫切。兴建了许多大型地下设施，如：城市地铁、地下商场、过江隧道、大型桥梁工程等，伴随着这些大型工程，基坑的规模和深度也不断加大。当前，基坑工程项目中除了前期需要做许多详细的勘测和结构设计工作之外，由于基坑工程项目的复杂性和不确定性，需要对岩土体所受到的施工作用、各类荷载的大小以及在这些荷载作用下岩土所反应的性状进行监测。因此，在施工过程中进行周密的监测工作显得尤为重要和迫切。目前, 对变形监测数据处理的方法有很多, 如回归分析法、bp神经网络法等。时间序列分析是上世纪20年代后期出现的一种动态数据处理方法,它研究的是一串随时间变化而又相互关联的动态数据序列。建筑物沉降监测量正是遵循这种变化规律的一组数据序列, 由这组动态数据序列建立的自回归时间序列预报模型对建筑物差异沉降量的预测预。小波分析是一种信号的时间一尺度(时间-频率)分析方法, 它具有多分辨分析的特点, 而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力, 是一种窗口大小固定不变, 但其形状可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率, 在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率, 很适合于探测正常信号中夹带的瞬变反常信号并分析其成分, 所以被誉为分析信号的显微镜。小波分析用于非平稳信号和图像的处理优于传统的傅立叶变换, 已被许多应用领域的事实所证实。小波分析在诸如地球物理勘探、信号信息处理、图像处理、语音分割与合成、故障诊断、雷达信号分析等领域内得到了广泛应用。

二、基坑变形数据分析处理方法

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、研究的问题

本课题需在理解小波技术及时序法原理的基础之上，将两种数学模型结合，重点研究基于小波的时序法建模方法及步骤，并结合matlab语言编制批量数据处理与分析工具，解算实例数据，验证小波技术与时序法在基坑变形监测数据处理上的适用性及优越性。具体研究内容如下：

1、结合国内外研究现状，对课题研究背景，研究方向作深入探讨，论证课题的必要性；