典型文献
陀螺随机误差补偿中一种改进混合降噪法
文献摘要：
为降低微机电系统陀螺测量数据中的随机误差,针对当载体运动状态突然改变导致陀螺传感器数据发生阶跃变化的情况,提出了一种改进的自适应噪声完备经验模态分解-前向线性预测滤波(CEEMDAN-FLP)的混合降噪方法.改进算法首先对于低阶噪声本征模态函数采用软阈值滤波,避免了常规方法将噪声本征模态函数直接去除引起高频信号丢失的问题,同时对混合本征模态函数采用前向线性预测滤波,避免阈值提升引起的过度滤波问题;最后对滤波结果与信号本征模态函数进行数据重构.通过仿真验证,表明改进算法滤波结果的均方根误差与滤波前相比减小了约51.53%,与经验模态分解滤波算法相比减小了约17.39%;通过实测数据验证,表明改进算法滤波后的陀螺数据与基于CEEMDAN的算法滤波后的陀螺数据分别用于姿态解算,在不明显增加运算负担的同时,改进算法姿态累积误差仅约是CEEMDAN算法姿态累积误差的20.56%.可见,改进算法可以有效地提高传感器的测量精度.
文献关键词：
经验模态分解;自适应噪声完备经验模态分解;本征模态函数;前向线性预测滤波
中图分类号：
作者姓名：
田易;阎跃鹏;钟燕清;李继秀;孟真
作者机构：
中国科学院微电子研究所,北京100029;中国科学院大学集成电路学院,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]田易;阎跃鹏;钟燕清;李继秀;孟真-.陀螺随机误差补偿中一种改进混合降噪法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(05):68-75,83
A类：
前向线性预测滤波
B类：
陀螺,随机误差,误差补偿,低微,微机电系统,测量数据,载体运动,运动状态,传感器数据,阶跃变化,自适应噪声完备经验模态分解,CEEMDAN,FLP,降噪方法,改进算法,低阶,本征模态函数,软阈值,阈值滤波,常规方法,接去,高频信号,信号丢失,阈值提升,数据重构,仿真验证,滤波算法,数据验证,姿态解算,累积误差,测量精度
AB值：
0.271348
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