高频GNSS因为可以全天时、高精确度地收集监测站的位移数据,在煤炭安全生产中得到非常广阔的应用。采矿区地表变形GNSS观测的数据是是频率域中的低频与高频数据组合而成的时间序列数据[1]。现在对于GNSS观测数据的一些分析,是由时域分析和频域分析两大方面组合而成的。频域分析又叫做谱分析[2],本文从谱分析的角度出发,基于唐家会煤矿GNSS观测数据,通过傅立叶变换将其转换到频域空间,经过谱分析可提取各种周期项信息,分析这些周期变形的激发机制,同时对监测过程中数据突变产生奇异点的信号,通过使用小波,可以更好的监测煤矿安全开采过程中的变化状况。文中主要的研究内容如下:(1)总结了 GNSS变形监测的一些优点和使用现状,而且对当前使用比较广泛的数据处理方式方法进行了很好的的介绍。(2)联系唐家会煤矿自动化监测系统,全流程的叙述了其数据采集处理程序,并对GNSS系统进行了较为具体的的说明。(3)对唐家会煤矿监测数据进行低频谱分析。首先通过傅立叶变换将时域数据变换到频率域中,计算出其一些峰值对应频率及相关的振幅和初相,对一些影响比较大的量的全周期波以及半日波信号,运用多方面分析,而且针对半日波产生的一些因素不能很好的具体指出,建立四参数模型进行具体讨论。得出全周期波的影响因素主要是地下开采作业导致的,且变形的量与地下作业推进量成正相关。温度对沉降变化低频部分产生影响且影响量在5.5cm左右,多路径影响可以忽略不计,只在降雨天气产生一定的影响。(4)对监测数据的高频部分的奇异点利用小波对出奇异点进行精确定位,得出影响的数据点位为[123,213,402,501,781,1110,1440,2150,3010,3415,3790,4875,5415,5670,6820,8255,9700,10290]这些点位所在的时间都分布煤矿0时到上午8时,8时到14时的共5个放炮工作段,找出导致产生奇异点的影响因子为煤矿的放炮作业。