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基于自相关特性的经验模态分解微机械陀螺去噪方法
引用本文:刘晓光,郝沙沙,王光磊,娄存广,刘秀玲.基于自相关特性的经验模态分解微机械陀螺去噪方法[J].中国惯性技术学报,2016(4):537-541.
作者姓名:刘晓光  郝沙沙  王光磊  娄存广  刘秀玲
作者单位:河北大学电子信息工程学院,保定071002;河北省数字医疗工程重点实验室,保定071002
基金项目:河北省教育厅项目(QN2015071);保定市科技局项目(15ZG010)
摘    要:陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以农机多传感器组合导航系统为研究背景,在分析经验模态分解去噪和小波去噪的基础上,提出了一种基于自相关特性的经验模态分解去噪方法。该方法根据本证模态函数分量的自相关函数特性,提出了一种含噪本证模态函数筛选策略。该方法能够自适应地确定主要含噪的本证模态函数分量,避免了需要人为确定的不足;同时,结合改进小波阈值去噪的优势,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,使其具有一定的自适应性。为了验证方法的有效性,利用农机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用改进阈值小波去噪方法、经验模态分解去噪和改进的经验模态分解去噪方法进行了对比试验。结果表明,改进经验模态分解去噪方法的效果要优于前者,在一定程度上能够改善农机多传感器组合导航系统的定位精度。

关 键 词:经验模态分解  微机械陀螺  去噪  数据处理

Micro mechanical gyro denoising method based on EMD autocorrelation
LIU Xiao-guang;HAO Sha-sha;WANG Guang-lei;LOU Cun-guang;LIU Xiu-ling.Micro mechanical gyro denoising method based on EMD autocorrelation[J].Journal of Chinese Inertial Technology,2016(4):537-541.
Authors:LIU Xiao-guang;HAO Sha-sha;WANG Guang-lei;LOU Cun-guang;LIU Xiu-ling
Institution:LIU Xiao-guang;HAO Sha-sha;WANG Guang-lei;LOU Cun-guang;LIU Xiu-ling;College of Electronic and Information Engineering, Hebei University;Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province;
Abstract:
Keywords:empirical mode decomposition  micro mechanical gyro  de-noising  data processing
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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