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MEMS陀螺儀由于它緊湊的外形、低成本、低功耗而被大量應(yīng)用于防御、汽車、航空航天等各個(gè)領(lǐng)域。也正因?yàn)橥勇輧x的小型化和高制作精度，導(dǎo)致它對(duì)于電子和機(jī)械的噪聲相當(dāng)敏感，輸出的數(shù)據(jù)中帶有較大的隨機(jī)漂移，而這些漂移量是非線性、非穩(wěn)定的，使得測(cè)量數(shù)據(jù)中存在較大誤差。
常用的陀螺儀信號(hào)降噪方法有卡爾曼濾波、短時(shí)傅里葉變換、小波變換等。其中，卡爾曼濾波是基于建立線性模型，然而線性模型對(duì)于非穩(wěn)定、非線性漂移信號(hào)并不是很有效。短時(shí)傅里葉變換應(yīng)用于頻域內(nèi)可以獲得較高的分辨率，在時(shí)域范圍分辨率則較低：小波變換雖然在時(shí)頻域內(nèi)分辨率較高，但是在處理信號(hào)時(shí)先確定基函數(shù)和分解尺度，那么濾波結(jié)果也將是固定尺度，這樣的非白適應(yīng)方法在處理漂移信號(hào)時(shí)也沒(méi)有較好的成效。由于受傅里葉變換的束縛，在信號(hào)的邊界還會(huì)發(fā)生頻譜泄露。而EMD （Empirical Mode Decomposition， EMD）算法不僅可以較好的分析信號(hào)的頻率成分，分辨率也很高；在邊界也不會(huì)發(fā)生頻率混疊現(xiàn)象，適合處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)。本文提出了基于Shannon熵和EMD算法，對(duì)陀螺儀信號(hào)進(jìn)行去噪處理的方法。
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