可穿戴设备中MEMS加速度计降噪方法研究

发布时间：2018-05-11 17:15

  本文选题：可穿戴设备 + 姿态测量　； 参考：《压电与声光》2015年05期

【摘要】：针对可穿戴设备中的微机电系统(MEMS)陀螺仪在检测人体姿态时面临的人体自然抖动噪声干扰、随机噪声干扰等问题,在基于卡尔曼滤波理论的基础上,提出了采用新息自适应卡尔曼滤波器,辅以有限冲击响应(FIR)低通滤波器和均值滤波器构成的滤波器组的方案。实验结果表明,在动态MEMS加速度计信号滤波中,使用该滤波器组比传统卡尔曼滤波的噪声方差降低约10-3~10-4量级,从而能得到更稳定、准确的人体姿态加速度信号。
[Abstract]:Aiming at the problems of human body natural jitter noise interference and random noise interference that the MEMS MEMS gyroscope in wearable devices face when detecting human posture, based on the Kalman filter theory, This paper presents a scheme of filter banks composed of innovative adaptive Kalman filter and FIR-based low-pass filter with finite impulse response. The experimental results show that in the dynamic MEMS accelerometer signal filtering, the noise variance of this filter bank is about 10 ~ (-3) 10 ~ (-4) lower than that of the traditional Kalman filter, so that a more stable and accurate attitude acceleration signal can be obtained.
【作者单位】： 电子科技大学通信与信息工程学院;上海宇航系统工程研究所;
【基金】：上海航天科技创新基金资助项目(SAST201309)
【分类号】：TH824.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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