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实际的工程变形信息经常淹没在海量的观测噪声中，因此，选取合适的数据处理方法来识别变形信息，对于提高变形监测的精度和灵敏度具有非常重要的意义。本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中，通过引入阈值函数，建立了基于经验模式分解的尺度闭值滤波模型，采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对，分析表明：在低噪声情况下，三种方法都有一定的滤波效果；在高噪声情况下，经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小渡阈值去噪法相等的精度，而且瞬时强噪声识别能力更好，优于多项式拟合法。