改进小波阈值法在MEMS陀螺信号去噪中的应用

陀螺随机漂移是影响MEMS陀螺仪精度的重要指标,有效减小MEMS陀螺仪的随机漂移误差是提高MEMS陀螺仪使用精度的关键技术之一.文中在分析了小波阈值法的去噪原理和存在的缺陷的基础上,构造了一种新的阈值函数,并利用3σ准则提取阈值,提出了一种改进的,小波阈值去噪法,并将其应用于MEMS陀螺仪输出信号的滤波处理中,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,文中提出的方法可以有效减少信号中的高频噪声,很好地抑制MEMS陀螺仪的随机漂移,去噪效果明显优于传统的,小波阈值法.     

一种优化的小波阈值去噪方法在行人导航系统中的应用

针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移噪声较大的问题,结合室内行人导航应用需求,在分析传统小波阈值去噪方法的基础上,设计了一种优化的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种小波系数介于软硬阈值之间的连续小波阈值函数,在一定程度上克服了软硬阈值函数自身固有的缺陷。最后,分别采用传统阈值去噪法与优化小波阈值去噪法对行人导航系统中采集到的MEMS陀螺仪数据进行去噪处理,结果表明,相对传统的软硬阈值滤波法,优化阈值去噪法处理后的信号获得了更高的信噪比40.8748 d B,同时均方差降低了40%,MEMS陀螺信号中的随机噪声被有效剔除,满足了行人导航后续研究工作的需求。     

实时小波滤波方法在硅微陀螺仪中的应用研究

采用实时小波滤波技术构建硅微陀螺仪数字化平台，对快速的MaIfat算法选用何种小波基，是否采用软硬阈值处理以及选用何种尺度和采样点数进行深入分析。考虑到滤波效果即陀螺仪输出信号滤波前后A1lan方差改进情况和硬件处理的实时性，通过比较最终选择3尺度16点软闽值db2小波Mallat快速算法。仿真计算和实验结果表明该滤波方法对改善微机械陀螺仪的零偏稳定性有一定的实用价值。     

小波滤波在单轴机抖激光陀螺输出信号处理中的应用

单轴机抖激光陀螺仪采用抖动偏频方案消除闭锁,于是陀螺输出信号中不仅包括外界输入的有用角速率信息,也包含了抖动信号和各种高频噪声,应用之前必须有效地去除抖动信号和各种高频噪声.本文采用小波阈值滤波方法对某型单轴激光陀螺输出信号进行了处理,选用Daubechies小波函数作为小波基,以强制消噪的方法,分别用db8,db6,db4小波和不同的小波分解层数对信号进行了滤波,发现采用db4小波对机抖激光陀螺输出信号的滤波效果最优,为工程应用打下了基础.     

基于改进小波阈值的微机械陀螺去噪方法

陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,在分析常规硬阈值和软阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数具有较好的连续性,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,能够自动调节小波系数的收缩程度,具有一定的自适应性。利用插秧机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用硬阈值、软阈值和改进阈值小波去噪方法进行了对比试验。结果表明改进的小波阈值去噪方法处理后信号的信噪比提高了约3倍、均方差小,具有一定的实用价值。     

MIMU信号去噪方法的对比研究

采用“中值平均法“、“FIR数字滤波器滤波法“、“小波去噪“三种不同的方法对MIMU的输出信号进行去噪处理.通过对处理结果的比较研究,证实了小波变换算法在信号去噪处理中的适用性和优越性,并且编写了实时信号处理软件,提高了MIMU的输出精度,从而提高了惯导系统的精度.     

基于离散小波变换的岩石SHPB测试信号去噪

运用离散小波阈值去噪原理对SHPB测试信号进行了处理,针对SHPB测试信号持时短、突变快等特性,并根据各小波基对信号的重构均方根误差,选择Symlets小波系中的小波基Sym5为适合SHPB测试信号小波分析的最佳小波基,并运用无偏估计程序SURE确定了各分解层的阈值。比较了小波阈值去噪与动态应变仪中常规低通滤波器去噪的信噪比和均方根误差,研究结果表明,相对于常规低通滤波器的去噪处理,离散小波变换不仅有良好的去噪效果,而且能得到更精确的重构信号,可以取代动态应变仪中的低通滤波器对SHPB测试信号进行去噪处理。     

基于CEEMDAN改进阈值滤波的微机电陀螺信号去噪模型

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将陀螺信号有效地分解为多个固有模态函数(IMF)分量;其次通过相关系数法判断噪声分量与有效分量的界限;进而对噪声分量进行阈值设置并使用改进阈值函数进行滤波处理;最后重构滤波处理后的噪声分量与有效分量以得到去噪后的信号。实际陀螺信号去噪试验结果显示:所提模型相对于CEEMDAN、集成经验模态分解(EEMD)、经验模态分解(EMD)强制去噪方法及小波分析方法,其信噪比提高了约3.9dB,均方根误差降低了约36%;所提模型相对于CEEMDAN结合软、硬阈值函数的去噪模型,均方根误差降低了30%以上。表明采用所提模型可以对MEMS陀螺输出信号进行有效去噪,提升去噪性能。     

基于小波变换阈值法处理光纤陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波变换阈值滤波可以有效地处理光纤陀螺信号的噪声。具体的仿真实验分析比较表明,小波变换阈值滤波可以有效地剔除光纤陀螺的信号噪声;与传统的数字低通滤波方法相比,去噪效果更好。利用Allan方差法并通过最小二乘拟合可得到陀螺信号噪声中各误差源的幅度;通过比较滤波前后的各误差系数的具体数值,进一步证实了小波变换阈值滤波的有效性;并指出通过小波分析可以显示出陀螺信号中低频噪声的发展趋势。     

基于小波包阈值处理的光纤陀螺信号降噪

在小波变换对陀螺信号处理的基础上提出了用三层小波包消减阈值算法,处理陀螺仪的状态信号,小波包分解得到各个节点的分解系数。通过消减算法使得信号中大于阈值的瞬态高频部分置零,对消减阈值处理后的节点进行重构以消除信号中的噪声和周期分量。软阈值函数通过小波包分解的节点系数均值和方差来构建。仿真实验与已取得很好效果的强制降噪的重构信号和相应的功率谱进行比较,结果表明小波包软阈值降噪比强制降噪在随机漂移补偿上提高了13.1%,零偏改善了0.0526(°)/h。