阈值去噪与RBF神经网络在MEMS陀螺仪误差补偿中的应用

针对现有MEMS陀螺仪中随机误差较大,导致器件输出信噪比低进而影响其应用范围的现状,提出一种基于小波阈值去噪与梯度径向基( RBF)神经网络结合的MEMS陀螺漂移非平稳时间序列建模预测方法。首先采用Allan方差法分析了MEMS陀螺仪的主要随机误差,随后利用小波阈值去噪分离出MEMS陀螺误差模型中的白噪声及漂移误差,最后采用RBF神经网络对漂移数据进行建模。通过实验对文中所述的误差补偿方法进行验证,表明了方法的有效性,对于基于MEMS陀螺仪的惯导系统精度提高具有重要意义。     

基于低成本MEMS陀螺的小波阈值去噪应用研究

通过有效抑制微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,实现了提高低成本MEMS陀螺的测量精度.研究了小波阈值去噪算法的基本原理,分析了影响小波阈值去噪质量的主要因素;确定了小波函数类型、小波分解的层数、去噪阈值以及去噪阈值函数;利用小波阈值去噪算法对实际陀螺信号进行了去噪处理,结果表明:陀螺随机漂移得到了明显的抑制,取得了良好的去噪效果.     

基于CEEMD阈值和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法

针对经验模态分解（EMD）方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解（EEMD）方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解（CEEMD）阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行有效完备的分解,并利用相关系数原理合理确定分解后噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,通过借鉴小波阈值处理方式和EMD阈值设置方法,对信号进行阈值滤波去噪。对仿真信号和实际MEMS陀螺信号的研究结果表明,CEEMD阈值去噪方法的去噪效果要优于CEEMD、EEMD、EMD强制去噪方法和小波分析方法。这也充分体现了其在MEMS陀螺信号去噪应用中的可行性和有效性。     

小波阈值去噪和FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法

为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种小波阈值去噪和函数系数自回归FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法。采用小波阈值去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,提高其信噪比;为克服常用的自回归AR模型无法解决MEMS陀螺随机漂移存在的非线性问题,引入FAR模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模。实验结果表明,此数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且与AR模型相比,FAR模型能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测。     

基于改进极限学习机的MEMS陀螺随机误差补偿方法研究

针对微机械(Micro Electro Mechanical System,MEMS)陀螺随机误差较大、精度不高的问题,提出了一种基于改进激活函数的极限学习机MEMS陀螺建模的方法.首先采集转台和MEMS陀螺数据作为训练集数据,随后利用粒子群优化算法确定隐含层神经元数目、陡度因子、位置参数、映射区间因子等参数,最后采用改进激活函数的极限学习机进行建模.在MEMS陀螺单体转台试验结果表明,该方法较原极限学习机、卡尔曼滤波、小波滤波等三种方法的均方误差和平均绝对误差指标更优,其中均方误差可提高一个数量级.在导引头稳定平台闭环测试结果表明,该模型补偿后Allan方差指标均得到明显改善,能满足系统使用要求.     

一种MEMS陀螺仪的标定方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺仪的测量误差是影响微惯性导航系统精度的重要因素.为了提高微惯性导航系统的精度,提出了一种利用三轴转台完成MEMS陀螺仪的标定方法.根据MEMS陀螺仪的误差模型,设计了标定试验方案和误差模型参数的辨识方法,并通过小波阈值去噪的方法对陀螺的输出数据进行去噪处理.试验与仿真对比分析结果表明:经误差补偿和去噪后MEMS陀螺仪的测量精度提高1～2个数量级,同时验证了该标定方法的正确性、有效性.     

MEMS惯性传感器随机误差分析与去噪研究

针对MEMS传感器中存在的误差,采用Allan方差法分析法分析其存在的误差类型,并通过改进小波阈值函数、调整分解尺度观察存在的误差项在去噪前后的变化,探究各误差项与阈值函数、分解尺度之间存在的关系,从而有针对性地对MEMS惯性传感器中存在的特定随机误差进行降噪;结果表明:几类改进阈值函数对角(速)度随机游走的抑制效果与软、硬阈值函数无明显差异,效果并不理想;不同的尺度分解可以去除不同的误差项,从而提高MEMS传感器精度。     

光纤陀螺信号误差分析与滤波算法的研究

针对光纤陀螺信号漂移误差和噪声的影响,采用Allan方差法对光纤陀螺的各项随机误差成分进行了分离和计算.然后结合陀螺稳定平台系统研究了滑动滤波、小波变换阈值滤波两种直接对陀螺输出信号进行数字滤波处理的方案.最后对某陀螺惯性稳定跟踪转台中使用的光纤陀螺信号的测试和统计分析结果表明,采用Allan方差法能够有效地分离和辨识陀螺零漂信号中的各项噪声源随机误差系数和误差大小,采用的小波变换阈值滤波的去噪效果明显.     

一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

船用光纤陀螺小波实时滤波算法的设计与实现

针对光纤陀螺随机漂移噪声大的问题,以船用捷联式惯导系统应用需求为研究对象,对船用光纤陀螺的输出信号特征进行了深入分析。针对陀螺信号需实时处理的要求,设计了基于阈值法的实时小波滤波算法。结合陀螺信号特征分析结果,完成了实时滤波算法的小波基、分解尺度、阈值以及阈值函数设计。实时性验证实验与实测信号的实时滤波实验结果表明:该算法在满足陀螺信号实时性的条件下,能完成陀螺随机漂移噪声的有效滤波。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

粒子滤波在MEMS陀螺仪初始对准中的应用

针对微机电系统MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System)陀螺仪的随机误差,引入了粒子滤波处理MEMS IMU的输出数据.借助于机动目标的Singer模型建立了系统状态方程,论文讨论了粒子滤波算法在MEMS IMU滤波处理的应用,详细描述了算法的推导过程.应用经典卡尔曼滤波和粒子滤波分别处...     

Variable activation function extreme learning machine based on residual prediction compensation

For solving the problem that extreme learning machine (ELM) algorithm uses fixed activation function and cannot be residual compensation, a new learning algorithm called variable activation function extreme learning machine based on residual prediction compensation is proposed. In the learning process, the proposed method adjusts the steep degree, position and mapping scope simultaneously. To enhance the nonlinear mapping capability of ELM, particle swarm optimization algorithm is used to optimize variable parameters according to root-mean square error for the prediction accuracy of the mode. For further improving the predictive accuracy, the auto-regressive moving average model is used to model the residual errors between actual value and predicting value of variable activation function extreme learning machine (V-ELM). The prediction of residual errors is used to rectify the prediction value of V-ELM. Simulation results verified the effectiveness and feasibility of this method by using Pole, Auto-Mpg, Housing, Diabetes, Triazines and Stock benchmark datasets. Also, it was implemented to develop a soft sensor model for the gasoline dry point in delayed coking and some satisfied results were obtained.     

MEMS陀螺随机漂移的状态空间模型分析及应用

利用Kalman滤波器对MEMS陀螺随机漂移进行估计和补偿,需要将随机漂移的自回归滑动平均(ARMA)模型转化为相应的状态空间模型,从而有必要对模型之间的转换问题进行深入研究。针对国内外有关文献提出的三种转化形式,从数学角度进行了证明,并结合MEMS陀螺的试验数据,分别采用这三种状态空间模型进行了随机漂移和角速率估计试...     

小波分析法在光纤陀螺随机误差补偿中的应用

光纤陀螺随机漂移是惯性导航系统产生误差的重要因素。尽量降低陀螺仪的漂移率是进一步提高惯性导航系统精度的重要途径,也是保证光纤陀螺静态误差补偿精度的前提。从抑制光纤陀螺随机噪声的角度出发,利用小波分析法对光纤陀螺的静态输出进行滤波处理,通过对比滤波前后陀螺的输出曲线、标准差以及各项随机误差系数,能够看出:该方法有效地补偿了光纤陀螺的随机误差。