在大坝变形监测体系中，除了变形监测方法外，变形数据的处理与分析也是非常重要的。在进行外业变形观测时，数据时常会受测量过程、条件、仪器等客观因素的影响，难以辨别哪些变形量是由自然因素造成，哪些变形量是由观测条件造成，这时候就需要利用数据处理方法来去除原始序列的噪音，获得真实数据。常用的变形监测数据处理方法有哪些呢?下面小编就带大家去了解一下：

在目前，常用的研究变形分析的方法是数理统计，其中最主要的分析方法是回归分析，它具有较好的效果，但必须满足两个重要前提：一是必须具有大样本，二是要有特征分布。

而这两个条件在变形分析时往往难以达到，因此，人们研究出了小波变换和灰色系统预测理论这两种更为新颖简便的方法来代替回归分析。

在用小波变换方法分析外业变形数据时，主要是用小波变换去除观测条件等客观因素造成的变形，获得变形体的真实变形数据，为研究变形体的时间特性和空间状态提供了理论依据，有效地阐释了建筑物的变性原因。

在处理变形监测数据时，除了要获得实时水平位移与竖向位移量，还要预测大坝未来的变形趋势，灰色预测法可以采用灰色模型对含有不确定因素的系统进行预测，只需要4个数据就可以计算，在某些方面更优于传统预测方法，但是它对于突变是无能为力的。

通过上述讲解，相信大家对小波变换和灰色预测理论在大坝变形监测体系中的运用有了一定的认识，它们前者能消除客观因素产生的噪声对变形量的影响，后者在小样本且无特征分布的情况下，能够做出很好的预测，两者都具有很好的应用价值。

因此，测量人员除了要做好GPS点标志等测量标志的选取，更要注重变形监测的数据处理方法的选取。