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随着科学技术日新月异的发展，MEMS惯性传感器在倾角测量系统中具有一定的应用价值。惯性系统的精度主要取决于陀螺仪和加速度计的精度，之前许多关于惯性系统精度的研究都是通过改善硬件结构或加工工艺技术提高精度，虽然在某种程度上提高了惯性传感器的精度，但也造成了技术困难和成本昂贵的局面。因此有必要寻求一种软件方法替代惯性传感器信号处理系统，以降低工艺要求和成本。利用软件优化算法提高信号的精度是惯性传感器一个重要研究方向。本论文主要以微机械AD系列加速度计ADXL203和陀螺仪ADXRS622为研究对象，从理论分析、电路设计、算法仿真、试验验证等方面展开工作，探讨微惯性器件的工作特性和信号处理方法。论文研究的重点从两个方面出发，即MEMS惯性传感器的信号调理电路设计和软件消噪算法试验。实验结果表明小波变换阈值消噪算法优于卡尔曼滤波算法，在实际应用获得良好的效果。论文主要工作有：首先，根据MEMS惯性传感器的工作原理和结构特点分析ADXL系列加速度计和ADXRS系列陀螺仪的工作性能，完成MEMS惯性传感器与数据采集之间的信号调理电路、DSP处理器与A/D转换接口以及电源模块等具体设计与物理实现，并通过实验验证设计方案的可行性。其次，建立陀螺仪信号的检测装置，选用TMS320F28335作为测量系统的处理器，编写相关程序，研究卡尔曼滤波算法和小波变换阈值消噪算法在AD系列MEMS惯性传感器信号的应用，且做了相关试验。借助CCS4.2软件开发平台，在F28335DSP开发板上实时实现陀螺仪信号的卡尔曼滤波处理，有一定的消噪效果。MEMS陀螺仪信号的小波阈值消噪建立在陀螺仪漂移分析基础上，借助MATLAB仿真平台，选出最佳小波函数、分解层数和匹配阈值，编写小波变换阈值消噪相关MATLAB程序。多次试验结果表明sym4小波函数6层分解和启发式硬阈值的消噪效果最佳。最后，将所设计的AD系列MEMS惯性传感器测量系统应用于两轮自平衡小车中，通过比较两种软件消噪算法优缺点，选择小波变换阈值算法作实时消噪，实验结果表明算法的实时性能满足两轮自平衡小车平衡控制的需要，小车的车体平衡效果良好。