MEMS陀螺仪随机误差分析与小波阈值去噪研究

发布时间：2021-01-17 03:10

　　微机电（MEMS）陀螺仪的随机漂移误差较大,严重影响导航精度。针对上述问题,首先利用Allan方差分析了MEMS陀螺的随机漂移误差;然后基于小波阈值去噪算法处理陀螺信号的高频噪声,建立了硬阈值函数和软阈值函数,并通过两种函数对陀螺信号进行小波阈值去噪处理。实验结果表明:较之硬阈值函数,软阈值函数去噪效果更佳,去噪后信号标准差更低,量化噪声、角度随机游走和零偏不稳定性分别下降了97.34%、97.62%、57.07%。 

【文章来源】：电子设计工程. 2020,28(15)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

曲线斜率与误差成分关系

图1 曲线斜率与误差成分关系对式（3）进行最小二乘拟合，可估计出量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性，如表1所示。该表为原始输出数据的Allan标准差结果，后续将会与去噪后的Allan方差结果进行对比。

图3可以发现，通过硬阈值函数处理小波系数所得到的结果整体连续性较差，重构信号会产生附加震荡，但|wj,k|≥λ时，小波系数保持不变，可保留原始信号的特征。而通过软阈值函数处理小波系数所得到的结果整体连续性较好，去噪后的信号会更加平滑，但由于在|wj,k|≥λ时，处理前后的小波系数都相差一个λ，会导致重构信号会丢失某些原始信号的特征。2.3 阈值确定


本文编号：2982079