摘要：针对大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离问题,提出先利用挠度数据的周期特性,在挠度数据首尾分别进行波形延拓,在进行小波分解后所得小波细节中剔除高幅值车载作用挠度得到残余分量,将其与小波系数重构得到预降噪挠度,最后将预降噪挠度进行小波分解来实现挠度数据的高精度降噪;得到降噪挠度后,利用改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)良好的可抑制分解过程中产生模态混叠的特性,将降噪挠度进行MEEMD分解,接着将所得日温差和年温差效应第1个半周期通过对称置换得高精度日温差和年温差效应,最后将降噪挠度剔除高精度日温差和年温差效应后所得残余分量再次进行MEEMD分解,所得趋势部分即为长期挠度,从而实现日温差效应、年温差效应、长期挠度的逐步分离。结果表明:波形延拓+预降噪+小波分解的降噪算法比传统单一降噪算法精度更高;温度效应分离算法能实现挠度温度效应各周期成分的精确分离,适合大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离。