针对微机电系统(MEMS)陀螺存在的非线性、非平稳噪声,提出了应用经验模态分解/高阶统计(EMD-HOS)的降噪方法对MEMS陀螺进行降噪。首先,采集MEMS陀螺输出信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF)。采用Bootstrap技术分别估计各IM...针对微机电系统(MEMS)陀螺存在的非线性、非平稳噪声,提出了应用经验模态分解/高阶统计(EMD-HOS)的降噪方法对MEMS陀螺进行降噪。首先,采集MEMS陀螺输出信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF)。采用Bootstrap技术分别估计各IMF的峰度值,进行高斯特性检验,滤除高斯IMF。接着,使用方差聚合法分别计算IMF的Hurst指数,根据Hurst指数计算阈值,对各IMF进行软阈值处理。将阈值处理后的剩余IMF进行重构,达到降噪的目的。最后,通过交叠式Allan方差分析对滤波前后数据进行处理,绘制Allan方差与相关时间关系曲线,利用非线性最小二乘拟合方法,计算陀螺噪声各项指标。实验表明,EMD-HOS和软阈值处理能够有效地对MEMS陀螺降噪,其信噪比提高了5.6 d B,各项陀螺随机噪声关键指标提高近一个量级。展开更多
文摘针对微机电系统(MEMS)陀螺存在的非线性、非平稳噪声,提出了应用经验模态分解/高阶统计(EMD-HOS)的降噪方法对MEMS陀螺进行降噪。首先,采集MEMS陀螺输出信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF)。采用Bootstrap技术分别估计各IMF的峰度值,进行高斯特性检验,滤除高斯IMF。接着,使用方差聚合法分别计算IMF的Hurst指数,根据Hurst指数计算阈值,对各IMF进行软阈值处理。将阈值处理后的剩余IMF进行重构,达到降噪的目的。最后,通过交叠式Allan方差分析对滤波前后数据进行处理,绘制Allan方差与相关时间关系曲线,利用非线性最小二乘拟合方法,计算陀螺噪声各项指标。实验表明,EMD-HOS和软阈值处理能够有效地对MEMS陀螺降噪,其信噪比提高了5.6 d B,各项陀螺随机噪声关键指标提高近一个量级。
