【摘 要】
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光纤陀螺（FOG）的漂移输出经常淹没在噪声中,直接建模补偿漂移信号非常困难,提出基于经验模态分解（EMD）的阈值滤波方法（EMD-T）对漂移信号预处理。为了提高EMD分解的精确度,基于噪声
【基金项目】
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国家自然科学基金（51375087,50975049）、中央高校基本科研业务费专项资金资助、江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目（KYLX_0106）
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光纤陀螺（FOG）的漂移输出经常淹没在噪声中,直接建模补偿漂移信号非常困难,提出基于经验模态分解（EMD）的阈值滤波方法（EMD-T）对漂移信号预处理。为了提高EMD分解的精确度,基于噪声传播模型引入一种有界噪声辅助分析的方法,将漂移信号中幅值小、频率高的噪声信息压缩至低阶本征模态函数中。为了验证算法的有效性,采集一款干涉型FOG的静态漂移输出作为测试信号,将EMD-T与基于小波包变换（WPT）和常规EMD（CEMD）的阈值滤波方法进行了对比分析。仿真结果及Allan方差分析表明,EMD-T较WPT和CE
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