【摘 要】
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六维力传感器测量数据时输出信号不可避免地被混合噪声干扰导致降噪性能不佳,同时针对测量噪声/系统噪声模型不准确使得卡尔曼滤波辨识误差大的问题,文章采用了基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波算法.将六维力传感器采集的数据分别用卡尔曼滤波器/自适应卡尔曼滤波器进行处理,分析了两种算法对传感器测量数据降噪的性能.实验结果表明,基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波器对测量数据曲线的拟合度与平滑性均优于卡尔曼滤波器,其能够更有效地对随机突变噪声进行降噪处理.
【机 构】
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沈阳工业大学,辽宁 沈阳 110870
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六维力传感器测量数据时输出信号不可避免地被混合噪声干扰导致降噪性能不佳,同时针对测量噪声/系统噪声模型不准确使得卡尔曼滤波辨识误差大的问题,文章采用了基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波算法.将六维力传感器采集的数据分别用卡尔曼滤波器/自适应卡尔曼滤波器进行处理,分析了两种算法对传感器测量数据降噪的性能.实验结果表明,基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波器对测量数据曲线的拟合度与平滑性均优于卡尔曼滤波器,其能够更有效地对随机突变噪声进行降噪处理.
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