文献类型：期刊文章

作　　者：张宁[1] 刘友文[2]

ZHANG Ning;LIU Youwen(College of Physics and Electronic Information Engineering,Minjiang University,Fuzhou 350108,China;Ocean College,Minjiang University,Fuzhou 350108,China)

机构地区：[1]闽江学院物理学与电子信息工程学院,福州350108 [2]闽江学院海洋学院,福州350108

出　　处：《中国惯性技术学报》

基　　金：福建省科技计划引导性项目(2015H0029)

年　　份：2018

卷　　号：26

期　　号：5

起止页码：665-669

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将陀螺信号有效地分解为多个固有模态函数(IMF)分量;其次通过相关系数法判断噪声分量与有效分量的界限;进而对噪声分量进行阈值设置并使用改进阈值函数进行滤波处理;最后重构滤波处理后的噪声分量与有效分量以得到去噪后的信号。实际陀螺信号去噪试验结果显示:所提模型相对于CEEMDAN、集成经验模态分解(EEMD)、经验模态分解(EMD)强制去噪方法及小波分析方法,其信噪比提高了约3.9dB,均方根误差降低了约36%;所提模型相对于CEEMDAN结合软、硬阈值函数的去噪模型,均方根误差降低了30%以上。表明采用所提模型可以对MEMS陀螺输出信号进行有效去噪,提升去噪性能。

关 键 词：微机电陀螺信号  自适应噪声  完备集成经验模态分解  改进阈值函数  滤波去噪  

分 类 号：U666.1]