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为提高MEMS陀螺仪测量精度,抑制测量噪声对其造成的影响,该文分析了某型号MEMS陀螺仪误差特性,提出基于递归最小二乘法(RLS)多重小波分解重构的强追踪自反馈模型,建立新的软阈值函数。由于模型处理后的数据带有部分奇异值,该文提出了一种改进的中值滤波算法。对于陀螺仪零偏噪声问题,提出零偏不稳定性抑制算法,并对该算法模型进行了详细的描述。将某项目研究中列车姿态测量系统的实验数据应用到该算法模型中。测试实验分为静态、动态两组,其结果均表明:该算法减小了信号中的噪声,有效地抑制了MEMS陀螺仪随机漂移,提高了姿态解算的精度。肯定了该算法对陀螺仪输出信号噪声去除,以及使用精度提升的可行性和有效性。 相似文献
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众所周知,UKF滤波的应用需要事先准确知道量测噪声的统计特性。首先简要分析了UKF滤波的基本算法,然后利用小波变换可以实时分离信号和噪声的特性,提出了一种在未知量测噪声条件下的UKF算法,该算法可以实时跟踪量测噪声的变化,即实现了对量测噪声的实时估计,从而解决了在未知量测噪声的条件下UKF滤波问题。最后讨论了该方法在信息融合中的应用,仿真结果证明了方法的有效性和实用性。 相似文献
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针对振动环境下陀螺仪输出信号噪声干扰严重的问题,提出了一种用随机误差项改进小波阈值的去噪算法。通过对陀螺仪输出信号进行小波分解,根据频率成分将信号分解为多层;然后,对分解在各层的信号进行随机误差项辨识,进而利用随机误差项系数获取各层的噪声阈值;最后,利用获取的阈值进行小波去噪。改进阈值的提出,旨在解决Donoho全局阈值中因阈值选取过大或过小而产生的噪声误判或噪声残留问题,使噪声去除更彻底。通过实验分析,证明了本算法既能有效去除信号噪声,解决噪声残留的问题;又能保留输出的有效信号,解决噪声误判的问题。 相似文献
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针对捷联惯性导航系统(SINS)在晃动基座下进行初始对准时,陀螺和加速度计受外界干扰噪声较大,而单独采用低通滤波或小波滤波法不能有效实时地实现噪声抑制问题,采用小波阈值消噪和中值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号的消噪。将输出信号首先经中值滤波消除信号中的突变噪声,再利用小波阈值消噪滤除振动噪声和白噪声,从而有效地消除基座晃动带来的噪声。测试实验表明,提出的混合滤波法对车载惯导系统输出信号噪声滤波效果明显,在发动机启动的情况下,可基本达到静态信号采集的效果。对准仿真实验表明,提出的滤波法能辅助捷联惯导系统实现在晃动基座下的精对准。 相似文献
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为了尽可能滤除图像中的椒盐噪声同时改善图像视觉效果,将改进自适应加权均值滤波与小波域图像增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的图像滤波算法。该算法分为滤波和滤波后处理两个阶段。滤波阶段,对经典均值滤波分别从噪声检测策略、权值计算机方法噪声滤波模版设计等方面进行适当改进,给出了具体实现步骤;滤波后处理阶段,首先将滤波后图像进行三层小波分解;然后构造出一种小波图像增强模型,根据小波系数的幅度值将其分为三个部分,分别进行不同程度的拉伸处理;最后进行拉伸后小波系数重构。将该滤波算法与经典均值滤波,加权均值滤波、自适应加权中值滤波等性能比较,实验结果表明,本文滤波算法在噪声滤除和图像细节保持方面,效果较好。 相似文献
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基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了... 相似文献
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随机误差是影响MEMS陀螺仪精度的重要因素,为了有效处理MEMS陀螺仪的随机误差,采用Allan方差对其进行辨识,通过对比选取Brideg Massart策略确定阈值,在分析硬阈值、软阈值和折中阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪算法,该算法构造了一种改进的阈值函数,它具有良好的连续性,一定程度减少了恒定偏差问题。利用MEMS 陀螺仪输出信号,分别采用硬阈值、软阈值、折中阈值和改进阈值小波去噪算法进行对比实验。结果表明:改进的小波阈值去噪算法能更好地抑制MEMS陀螺仪的随机误差,处理信号的高频噪声,去噪效果较优。 相似文献
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提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。 相似文献
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《电光与控制》2015,(8)
为减少动态环境下半球谐振陀螺输出信号噪声,提高惯导系统精度,提出了一种基于提升小波变换(LWT)的滤波算法。将信号经小波变换提升算法进行尺度分解后,对低频小波系数进行前向线性预测(FLP)滤波,进一步去除低频干扰,提取有用信号,高频小波系数直接置零或按照一定阈值规则处理,显著提高了重构信号的精度,去除了陀螺噪声。详细对比了新算法、卡尔曼滤波算法和FLP滤波算法,并分析了三者的去噪效果。仿真结果和实际试验数据表明:新算法能有效抑制动态环境下半球谐振陀螺输出噪声,标准差为卡尔曼滤波算法的一半,运算时间缩短了30%;该滤波算法不但速度快,精度高,而且计算量小,抗干扰性好,滤波后可以有效跟踪有用信号。 相似文献
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为了有效滤除图像高斯噪声,将滤波算法与增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的组合滤波算法.该算法首先针对经典中值滤波无法有效滤除高斯噪声的缺陷,从滤波模板的角度对其加以改进,对高斯噪声进行多角度、多尺度、多级串联滤波处理,以滤除一部分噪声;然后将均值滤波引入到小波域中,对图像残余噪声实现小波域逐级均值滤波,实现对噪声的基本滤除;最后设计出一种新型小波域增强函数模型,通过设定阈值,将滤波后图像分为若干个区域,分别进行不同程度的增强处理,通过结合具体实验对不同强度下噪声与增强函数系数的取值进行定量分析,给出两者之间的函数关系式.实验证明,该滤波算法对于高强度的高斯噪声有较好的抑制效果,并且具有一定的自适应性. 相似文献
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一种基于数学形态学与小波域增强的滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效滤除图像高斯噪声,将数学形态学与小波域增强相结合,提出了一种高斯噪声新型滤波算法.该算法首先将噪声图像进行二维小波分解,得到低频和高频子图像;然后保留低频子图像不变,对各高频子图像根据其噪声分布特点分别设计出多角度、多结构逐级形态学滤波器进行滤波处理,并进行小波分解系数重构;最后对经过形态学滤波后的图像进行2层小波分解,通过设计出一种新型小波增强函数对不同幅值的小波系数进行不同程度的收缩处理,在此基础上进行分解系数重构.将自适应中值滤波与数学形态学滤波与本文算法进行比较,实验证明本文滤波算法其去噪效果优于前两种算法. 相似文献
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提出了一种新型组合滤波算法。该算法首先在噪声方差估计、滤波模板类型和尺寸大小等方面对自适应维纳滤波进行改进,对图像噪声进行预处理;其次将预处理后的图像进行二维多尺度小波分解,由于低频子图像基本不受噪声污染,故不作处理;然后对开关中值滤波分别从噪声检测、噪声分类、噪声滤波等方面进行改进,并给出具体实现步骤,用于小波域高频子图像滤波;最后将滤波后高频子图像和低频子图像进行小波系数重构。实验结果表明,两类改进滤波算法在滤波性能上均优于原始算法,在抗噪性和细节保持等方面具有一定优势。 相似文献
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基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法.该算法首先采用中值滤波进行预处理以去除脉冲噪声,然后对图像进行二维小波分解得到高频和低频子图像.根据各高频子图像噪声分布特征,分别设计出新的结构元素进行形态学滤波,随后定义一种新型阂值判别函数对高频和低频子图像分别设定不同调节参数,以进一步滤除残余噪声.最后进行小波系数重构.仿真结果表明,该算法去噪效果明显优于其他几种算法,从而表明该算法是一种较为有效的图像混合噪声滤除方法. 相似文献
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《固体电子学研究与进展》2018,(2)
针对基于MEMS传感器的航姿参考系统精度不高、数据易漂移导致测量无人载体航姿数据不准确的问题,设计了基于四元数与自适应互补滤波相结合的改进自适应互补滤波算法。通过对MEMS加速度计与磁强计输出数据、MEMS陀螺仪的积分数据进行补偿、数据融合,减小积分漂移。仿真实验数据表明,该改进互补滤波算法可抑制外部噪声对输出数据准确性的影响,提高了姿态角输出数据准确性。 相似文献