本文選題：可穿戴設(shè)備 + 姿態(tài)測(cè)量��； 參考：《壓電與聲光》2015年05期

【摘要】：針對(duì)可穿戴設(shè)備中的微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)陀螺儀在檢測(cè)人體姿態(tài)時(shí)面臨的人體自然抖動(dòng)噪聲干擾、隨機(jī)噪聲干擾等問(wèn)題,在基于卡爾曼濾波理論的基礎(chǔ)上,提出了采用新息自適應(yīng)卡爾曼濾波器,輔以有限沖擊響應(yīng)(FIR)低通濾波器和均值濾波器構(gòu)成的濾波器組的方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在動(dòng)態(tài)MEMS加速度計(jì)信號(hào)濾波中,使用該濾波器組比傳統(tǒng)卡爾曼濾波的噪聲方差降低約10-3~10-4量級(jí),從而能得到更穩(wěn)定、準(zhǔn)確的人體姿態(tài)加速度信號(hào)。
[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.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;上海宇航系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：上海航天科技創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(SAST201309)
【分類號(hào)】：TH824.4

【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)：1874845