【摘 要】
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为解决飞行数据中高频噪声对后续应用产生干扰的问题,提出基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和散布熵的飞行数据滤波方法。运用CEEMDAN将飞行数据自适应分解成一组固有模态函数(IMF);采用散布熵判断各IMF的噪声含量,若IMF中的有用信号完全被噪声掩盖,则予以去除,若IMF包含少量高频噪声,利用无偏似然估计阈值与改进阈值函数进行去噪;将处理后的IMF叠加以重构飞行数据。通过实例验证了该方法的有效性,其可提高飞行数据的可信度。
【基金项目】
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中美绿色航线合作基金项目(GH201661279)。
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为解决飞行数据中高频噪声对后续应用产生干扰的问题,提出基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和散布熵的飞行数据滤波方法。运用CEEMDAN将飞行数据自适应分解成一组固有模态函数(IMF);采用散布熵判断各IMF的噪声含量,若IMF中的有用信号完全被噪声掩盖,则予以去除,若IMF包含少量高频噪声,利用无偏似然估计阈值与改进阈值函数进行去噪;将处理后的IMF叠加以重构飞行数据。通过实例验证了该方法的有效性,其可提高飞行数据的可信度。
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