【摘要】：MEMS陀螺儀工作時(shí),容易受到各種噪聲,尤其是高頻噪聲影響,不利于導(dǎo)航系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間工作,因此需要對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)去噪�；パa(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)是一種按照自身尺度進(jìn)行信號(hào)分解的算法,信號(hào)震蕩隨著分解級(jí)數(shù)逐漸減小,能夠較好地分離高頻和低頻信號(hào)。以水下機(jī)器人MEMS陀螺儀為研究對(duì)象,根據(jù)水下實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),采用CEEMD分解陀螺信號(hào),提取有效信息,并利用Allan方差驗(yàn)證CEEMD的有效性。仿真結(jié)果表明CEEMD對(duì)隨機(jī)噪聲、高頻信號(hào)具有良好的降噪效果。
[Abstract]:When MEMS gyroscope is working, it is easy to be affected by various noises, especially high-frequency noise, which is not conducive to the navigation system working for a long time, so it is necessary to de-noise the data in real time. The complementary set empirical mode decomposition (CEEMD) is an algorithm for signal decomposition according to its own scale. The signal oscillation decreases gradually with the decomposition order, which can better separate high frequency and low frequency signals. The MEMS gyroscope of underwater vehicle is taken as the research object. According to the measured data under water, the gyroscope signal is decomposed by CEEMD, and the effective information is extracted, and the validity of CEEMD is verified by Allan variance. Simulation results show that CEEMD has a good noise reduction effect on random noise and high frequency signal.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：江蘇省研究生實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(SJLX_0493)
【分類號(hào)】：TN911.4;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2147632