摘要: 针对经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）方法存在信噪分离不准确的缺陷，以及独立分量分析（independent component analysis，ICA）存在不确定性的问题，提出了一种改进完备集成经验模态分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition, ICEEMD）、ICA与最小失真准则（minimal distortion principle，MDP）相结合进行变形数据去噪的方法。首先，使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解，并以此构建虚拟噪声信号；其次，对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解，提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号，再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道，使用ICA进行处理；然后，通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数，解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题；最后，使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性。对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析，结果表明，所提方法可取得良好的去噪效果，有效提升去噪的性能指标，充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性。