資料介紹
MEMS陀螺儀由于它緊湊的外形、低成本、低功耗而被大量應(yīng)用于防御、汽車、航空航天等各個領(lǐng)域。也正因為陀螺儀的小型化和高制作精度,導(dǎo)致它對于電子和機械的噪聲相當(dāng)敏感,輸出的數(shù)據(jù)中帶有較大的隨機漂移,而這些漂移量是非線性、非穩(wěn)定的,使得測量數(shù)據(jù)中存在較大誤差。
常用的陀螺儀信號降噪方法有卡爾曼濾波、短時傅里葉變換、小波變換等。其中,卡爾曼濾波是基于建立線性模型,然而線性模型對于非穩(wěn)定、非線性漂移信號并不是很有效。短時傅里葉變換應(yīng)用于頻域內(nèi)可以獲得較高的分辨率,在時域范圍分辨率則較低:小波變換雖然在時頻域內(nèi)分辨率較高,但是在處理信號時先確定基函數(shù)和分解尺度,那么濾波結(jié)果也將是固定尺度,這樣的非白適應(yīng)方法在處理漂移信號時也沒有較好的成效。由于受傅里葉變換的束縛,在信號的邊界還會發(fā)生頻譜泄露。而EMD (Empirical Mode Decomposition, EMD)算法不僅可以較好的分析信號的頻率成分,分辨率也很高;在邊界也不會發(fā)生頻率混疊現(xiàn)象,適合處理非線性、非平穩(wěn)信號。本文提出了基于Shannon熵和EMD算法,對陀螺儀信號進行去噪處理的方法。

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