典型文献
基于CEEMDAN的MEMS加速度计输出信号降噪方法
文献摘要：
针对微机电系统(MEMS)加速度计输出信号存在误差,导致高压输电杆塔倾斜监测系统的输出倾角数据精确度不高的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)联合奇异值分解(SVD)对杆塔的加速度计输出信号降噪方法.利用CEEMDAN对原始加速度计输出信号进行分解,得到一系列模态分量,分别计算其排列熵(PE),筛选出特征分量和含噪特征分量,然后再将需进一步降噪的特征分量通过SVD进行二次滤波,最后将降噪后的特征分量与未处理的特征分量进行叠加即得到降噪后的加速度计输出信号.仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声干扰,通过与扩展卡尔曼滤波和CEEMDAN-PE对比说明该方法滤波效果更好,有效提高了加速度信号分析精度和杆塔倾斜角测量精度.
文献关键词：
加速度计;CEEMDAN;奇异值分解;排列熵
中图分类号：
作者姓名：
周涛
作者机构：
平煤股份煤炭开采利用研究院,河南平顶山 467099
文献出处：
引用格式：
[1]周涛-.基于CEEMDAN的MEMS加速度计输出信号降噪方法)[J].测控技术,2022(04):89-95
A类：
B类：
CEEMDAN,MEMS,加速度计,输出信号,信号降噪,降噪方法,微机电系统,高压输电杆塔,杆塔倾斜,倾斜监测,自适应噪声完备集合经验模态分解,奇异值分解,SVD,模态分量,排列熵,PE,二次滤波,未处理,抑制噪声,噪声干扰,扩展卡尔曼滤波,加速度信号,信号分析,分析精度,倾斜角测量,测量精度
AB值：
0.271691
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