基于最优小波包理论陀螺信号处理方法

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小波变换具有良好的时频率局部化特性,基于小波变换的陀螺信号消噪方法在实际应用中取得了较好的效果。小波包具有比小波更为细致的时频划分能力,因而具有更强的时频局部化特性。笔者将基于Shanon-Weaker熵准则的最优小波包基应用于陀螺信号的去噪,并给出了去噪算法。此外,还将CS-ARS微机械陀螺的实测数据在MATLAB中进行了数值仿真,仿真结果表明,本文所介绍方法对陀螺信号的去噪效果优于小波变换方法,具有广泛的应用前景。 Wavelet transform has a good local time-frequency characteristics, and the wavelet transform based gyro signal denoising method has achieved good results in practical application. Wavelet packet has the ability of time-frequency division more detailed than wavelet, so it has stronger time-frequency localization. The author applies the optimal wavelet packet basis based on the Shanon-Weaker entropy criterion to the de-noising of the gyro signal, and gives the denoising algorithm. In addition, the measured data of CS-ARS micromechanical gyroscope are also numerically simulated in MATLAB. The simulation results show that the proposed method is superior to wavelet transform in de-noising of gyro signals, and has a wide range of applications.
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