1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 变形分析的内涵 2
1.3 变形监测数据处理方法 4
1.4 希尔伯特—黄变换方法研究现状 12
2 希尔伯特—黄变换（HHT）基本原理与仿真研究 14
2.1 引言 14
2.2 Hilbert变换与解析信号 15
2.3 本征模态函数（IMF） 19
2.4 经验模态分解（EMD） 20
2.5 Hilbert谱和边际谱 25
2.6 集成经验模态分解（EEMD）法的理论研究 26
2.7 EEMD消除模态混叠 36
2.8 EEMD分解后处理 37
2.9 本章小结 39
3 EEMD在监测信号去噪中的应用研究 40
3.1 引言 40
3.2 小波去噪法 41
3.3 EEMD滤波特性 42
3.4 EEMD滤波去噪法与小波去噪法的比较分析 44
3.5 EEMD滤波在模态提取中的应用 48
3.6 本章小结 50
4 HHT在环境激励下的结构模态识别中的应用 51
4.1 引言 51
4.2 环境激励下结构模态识别方法 52
4.3 基于Hilbert变换的模态参数识别 56
4.4 平稳随机激励下单自由度系统模态参数识别 58
4.5 平稳随机激励下多自由度系统模态参数识别 64
4.6 非平稳随机激励下的模态识别 70
4.7 本章小结 74
5 HHT在桥梁动态变形监测中的应用 76
5.1 引言 76
5.2 桥梁健康监测发展 76
5.3 基于HHT的桥梁动态特性分析 78
5.4 基于地面微波干涉雷达桥梁挠度监测分析 88
5.5 本章小结 92
6 HHT在GPS动态变形监测中的应用 93
6.1 引言 93
6.2 GPS动态变形监测数据分析 95
6.3 基于集成经验模态分解（EEMD）的多路径效应消除方法研究 98
6.4 本章小结 108
7 HHT在露天矿边坡变形监测中的应用 109
7.1 海州露天矿概况 109
7.2 基于TCA2003露天矿边坡自动监测系统 113
7.3 基于HHT的边坡变形分析与预测方法研究 115
7.4 本章小结 118
8 结束语 119
8.1 主要结论 119
8.2 创新点 120
8.3 今后工作的展望 120
参考文献 121