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为了提高MEMS陀螺输出角速度的精度,采用Allan分析法以及Kalman滤波算法对MEMS陀螺仪进行随机误差分析和补偿。由Allan方差分析陀螺的输出数据,对Allan方差进行最小二乘法拟合,得到各项随机噪声的定量评价指标;对陀螺的输出数据使用AR模型进行数学建模,采用AIC准则确定了AR模型的阶次,建立了陀螺零漂数据的离散时间表达式;在AR模型所建立的陀螺随机误差模型的基础上,设计了Kalman滤波器,对陀螺输出数据使用Kalman算法进行了滤波处理,对陀螺的随机误差进行了补偿;通过Allan方差对Kalman算法对陀螺随机误差的补偿效果进行分析。实验结果表明:角速率随机游走Kalman滤波前为槡0.148 7°/h~(1/2),Kalman滤波补偿后为槡0.004 1°/h~(1/2),,通过补偿可减小97.24%的角速率随机游走误差;零偏不稳定性Kalman滤波前为1.940 8°/h,Kalman滤波补偿后为0.054 2°/h,通过补偿可减小97.21%的零偏不稳定性误差;速率随机游走Kalman滤波前为2.698 5°/h~(3/2),Kalman滤波补偿后为0.334 3°/h~(3/2),通过补偿可减小87.61%的速率随机游走误差。Kalman滤波适用于MEMS陀螺的滤波处理,可有效降低陀螺的随机误差。 相似文献
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小波阈值去噪的一种改进方法 总被引:14,自引:0,他引:14
白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。本文在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数,并把它们应用在图像的去噪上。该阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单、计算方便等优点。实际噪声图像测试结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值去噪算法以及改进的软硬阈值折中算法。 相似文献
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在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。 相似文献
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对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。 相似文献
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为了全面了解光纤陀螺(FOG)各项随机误差随时间的变化特性,利用动态Allan方差(DAVAR)方法对光纤陀螺输出信号进行了分析研究。结果表明,与经典Allan方差对光纤陀螺随机误差的分析相比较,DAVAR不仅能准确地评估光纤陀螺各项误差,而且能够直观地反映光纤陀螺各项误差随时间变化的稳定性;由于DAVAR需要估计出陀螺信号各个时间点的Allan方差,因此其具有随着分析数据量增大、运算耗时急剧增加的缺点。为此提出了一种基于选择相关时间序列t的改进型快速DAVAR的计算方法。实验证明,在不影响DAVAR运算结果的前提下,改进型快速DAVAR算法在大数据量分析时有效提高了运算效率。 相似文献
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为了更有效地评估民航飞机惯性导航性能,更好地分析其惯导数据相对于飞行计划的误差。提出一种新方法整体分析惯导误差,将飞行计划航迹离散化计算出误差数据,使用小波多尺度分析方法,经小波变换将误差分为高频与低频两部分,将非平稳的低频部分进行差分处理转化为平稳时间序列,最终建立惯导误差数据的自回归滑动平均(ARMA)模型。通过与实际快速存取记录器(QAR)数据对比验证,此模型能较好地描述惯导误差,较为准确地描述了民航飞机惯性导航误差,为进一步分析其特性及规律奠定了基础。此方法可用于评估民航飞机惯导性能。 相似文献
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介绍了Allan方差的基本定义,描述了用Allan方差法估算激光陀螺噪声的方法,并推导了具体过程。用Allan方差法对某小型激光陀螺的零偏数据进行分析,得到该激光陀螺的量化噪声系数、角度随机游走系数、零偏不稳定性系数、角速率随机游走系数、速率斜坡系数等5个误差源,对所得结果进行了解释,为该型激光陀螺进行各种误差补偿提供了理论依据。 相似文献
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The relaxation property of both Eigen model and Crow-Kimura model with a single peak fitness landscape is studied from phase transition point of view. We first analyze the eigenvalue spectra of the replication mutation matrices. For sufficiently long sequences, the almost crossing point between the largest and seeond-largest eigenvalues locates the error threshold at which critical slowing down behavior appears. We calculate the critical exponent in the limit of infinite sequence lengths and compare it with the result from numerical curve fittings at sufficiently long sequences. We find that for both models the relaxation time diverges with exponent 1 at the error (mutation) threshold point. Results obtained from both methods agree quite well. From the unlimited correlation length feature, the first order phase transition is further confirmed. Finally with linear stability theory, we show that the two model systems are stable for all ranges of mutation rate. The Igigen model is asymptotically stable in terms of mutant classes, and the Crow-Kimura model is completely stable. 相似文献
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The relaxation property of both Eigen model and Crow-Kimura model with a single peak fitness landscape is studied from phase transition point of view. We first analyze the eigenvalue spectra of the replication mutation matrices. For sufficiently long sequences, the almost crossing point between the largest and second-largest eigenvalues locates the error threshold at whichcritical slowing down behavior appears. We calculate the critical exponent in the limit of infinite sequence lengths and compare it with the result from numerical curve fittings at sufficiently long sequences. We find that for both models the relaxation time diverges with exponent 1 at the error (mutation) threshold point. Results obtained from both methods agree quite well. From the unlimited correlation length feature, the first order phase transition isfurther confirmed. Finally with linear stability theory, we show that the two model systems are stable for all ranges of mutation rate. The Eigen model is asymptotically stable in terms of mutant classes, and the Crow-Kimura model is completely stable. 相似文献