【摘 要】
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针对MEMS陀螺仪受到随机误差影响降低量测精度的问题,提出了一种基于改进的经验模态分解法的MEMS陀螺仪降噪方法。该方法首先对陀螺仪量测数据进行野值剔除,剔除了孤立型野值
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针对MEMS陀螺仪受到随机误差影响降低量测精度的问题,提出了一种基于改进的经验模态分解法的MEMS陀螺仪降噪方法。该方法首先对陀螺仪量测数据进行野值剔除,剔除了孤立型野值,为了进一步提高降噪效果,改进了经验模态分解法,基于量测数据的相关性对本征模函数进行筛选。仿真实验表明,均方根误差提高了一个数量级,信噪比提高了6.5085 dB,基于四面体冗余配置MEMS降噪试验表明,该方法与传统的经验模态降噪方法相比,信噪比提高了11.6707 dB。
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