正则粒子滤波算法在MEMS陀螺滤波处理中的应用

针对MEMS陀螺随机漂移的滤除,引入正则粒子滤波算法对其进行处理。首先,采集MEMS陀螺静态漂移数据,对其预处理;然后,采用时间序列分析方法建立自回归AR模型,并将其转化为相应的状态空间模型;最后,利用正则粒子滤波算法对MEMS陀螺随机漂移进行估计和补偿,并与工程中常见的方法进行对比。试验及仿真结果表明,正则粒子滤波在抑制MEMS陀螺随机漂移时效果显著,具有较高的实际应用价值。     

一种渐消自适应滤波算法在陀螺监控中的应用

依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时，其余差互不相关的性质，提出一种基于陀螺随机漂移ARMA模型的渐消自适应卡尔曼滤波算法，可以有效地得到系统陀螺随机漂移的最优估计，保证误差补偿的精度．     

自适应横向滤波器在干涉式光纤陀螺中的应用

干涉式光纤陀螺（IFOG）的信号检测属于微弱信号检测,信噪比较低,而且在变化。基于这个特点,为了得到更好的检测精度。本文提出了自适应滤波方案。应用此方案可改善信噪比,提高信号检测精度。在分析光纤陀螺信号特点的基础之上,设计了基于最小均方算法（LMS）的自适应横向滤波器。经仿真研究证明应用此滤波器能获得较好的效果。     

数字滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

针对光纤陀螺（FOG）输出信号存在的角度随机游走、偏值不稳定性、速率随机游走和量化噪声等问题,采用了有限冲激响应滤波器、小波变换阈值滤波器和小波包变换滤波器分别对FOG输出信号进行滤波。利用Allan方差法得到了滤波后FOG信号各误差源的幅度,然后与原输出幅度对比。实验结果表明,这3种滤波方法均具有一定的可行性。其中,小波变换阈值滤波法既可以得到很好的滤波效果,又能有效降低滤波的计算复杂度,为FOG信号处理提供了一定的参考价值。     

粒子滤波在卫星姿态确定中的应用

为了验证以星敏感器和速率陀螺作为卫星测量元件时,粒子滤波算法在姿态确定中的有效性.采用修正的罗德里格参数作为姿态参数建立了有陀螺和无陀螺两种模式下的系统状态方程和测量方程,并利用粒子滤波(PF)算法进行了姿态估计.和扩展的卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,仿真结果表明:PF算法在小初始估计误差下能够收敛,且具有和EKF相当的精度.大初始估计误差时,EKF算法不能收敛而PF算法仍能收敛.最后验证了PF算法在无陀螺模式下进行姿态确定的有效性.     

抗野值抑制发散滤波算法在无人机测风数据处理中的应用

适应性和鲁棒性较强的风场数据处理方法是无人机测风的关键技术。根据无人机测风的特点以及Sage-Husa自适应滤波算法、强跟踪Kalman滤波算法和抗野值修正算法的优缺点,对Sage-Husa自适应滤波算法进行了简化,并通过对滤波发散趋势的分析和连续野值个数门限的设置,将其和其他2种算法合理地融合起来,构造了一种抗野值抑制发散滤波算法,并进行了实例仿真。仿真结果表明：该算法能有效地克服较大野值和成片野值对滤波的不良影响,抑制滤波发散,保证滤波精度,适应性较强,可适用于无人机测风系统。     

变采样周期方法在捷联寻北系统中的应用

为了在保证寻北精度的基础上缩短寻北时间,根据捷联寻北系统的工作原理及工程实践,在传统的固定采样周期的基础上,设计了一种变周期采样方法。该方法以每个测量位置的动调陀螺的采样方差为基准,设定采样周期,在保证每个测量位置采样精度的同时,缩短采样周期,进而缩短整个寻北时间,避免了定周期采样时寻北时间和寻北精度之间的矛盾。实验结果表明,在保证寻北精度（小于30″）的前提下,寻北时间从4.5min缩短到3.5min以内,有效地提高了寻北效率。     

交叠式Allan方差在微机械陀螺随机误差辨识中的应用

微机械陀螺随机误差的辨识对提高微机械陀螺的精度具有非常重要的意义。在相同的置信水平下,交叠式Allan方差分析方法比普通Allan方差具有更大的置信区间。论文对交叠式Allan方差在微机械陀螺随机误差辨识中的应用做了深入研究,并基于该方法对某型号微机械陀螺进行了随机误差辨识实验。实验表明该方法能有效地辨识出微机械陀螺的各项随机误差成分。     

自适应滤波技术在声反馈抑制中的应用

针对扩声系统中广泛存在的声反馈问题,介绍了自适应噪声对消技术在声反馈抑制中的应用,以最小均方算法为例,使用MATLAB软件,对该种滤波算法的噪声抑制作用进行了仿真研究,并对取得的仿真结果进行了分析.     

S变换时变滤波在去噪处理中的应用研究

针对常用的滤波去噪方法都受到使用条件的限制,实际资料的滤波去噪不能达到良好效果,S变换时变滤波克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷.将地震资料用S变换方法变换到时频域,对不同时间内不同频率的噪声部分充零,再将去噪后的地震数据利用S反变换到时间域,以获得所需要的有效信号.通过理论计算分析和实例计算表明,S变换时变滤波能够有效去除不同时段、不同频率的噪声.该方法具有一定的可行性.     

自适应卡尔曼滤波在地铁监测中的应用

目的通过滤波后的数据对比,验证自适应卡尔曼滤波在处理地铁变形监测数据工作中优于经典卡尔曼滤波.方法分别应用经典卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波建立动态处理数据模型,对地铁变形监测数据进行处理,并与人工实测值进行对比.结果使用经典卡尔曼滤波处理后,数据精度提高38%,使用自适应卡尔曼滤波处理后,数据精度提高55%.结论自适应卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波相比,自适应卡尔曼滤波剔除噪声效果强与经典卡尔曼滤波,并且自适应卡尔曼滤波后数据整体变化平稳,与实测值吻合性较好,自适应卡尔曼滤波在处理沈阳地铁一号线监测数据中,优于经典卡尔曼滤波.     

实验数据处理的面向对象编程

介绍了用MicrosoftVisualBasic 6.0面向对象程序设计语言开发的线性参数最小二乘法数据处理程序 ,给出了用这个程序处理实际测量数据的实例。     

磁悬浮球形主动关节机理与控制策略

提出了一种新型多自由度磁悬浮球形主动关节,对关节产生磁悬浮力和电磁转矩的机理进行了研究,并推导出驱动关节旋转的电磁转矩和支撑关节的悬浮电磁力;分析了磁悬浮球形主动关节旋转与悬浮的控制关系,提出了对其综合控制策略,并阐述了控制原理．     

Web服务在重磁数据处理中的应用

介绍了Web服务涉及到的基础技术(XML、SOAP、WSDL和LIDDI)、Web服务的体系结构以及服务提供者、服务请求者和服务注册中心之间的关系．针对重磁数据处理方法，使用C#语言，利用Visual Studio．NET平台，详述了Web服务的创建、部署方法和引用过程，开发了重磁数据处理Web服务和网络重磁数据处理系统．其是地球物理数据处理方法在现代信息技术条件下应用的新探索。     

Origin在弗兰克-赫兹实验数据处理中的应用

介绍Origin在弗兰克-赫兹实验数据处理中的应用.与传统的数据处理方法相比,Origin不仅能避免对繁杂的实验数据处理,而且能有效减小实验误差,适合实验教学使用.     

数据处理技术在技术测量中的应用

本文介绍了数据处理系统,该系统可将输入的测量值直接由计算机进行储存、计算并对测量结果进行评定,并打印出结果,该系统具有较高的数据处理速度。     

Origin软件在大学物理实验数据处理中的应用

文章介绍了Origin软件的主要功能、技术特点。以实验为例,介绍Origin软件在大学物理实验中数据处理的方法。使用该软件处理物理实验数据能有效避免手工处理所带来的误差,而且方法简单,适合在实验教学中使用。     

回归分析在隧道量测数据处理中的应用

对回归分析在隧道量测数据处理中的应用进行了全面地阐述,并通过柳山隧道量测数据处理实例,说明了回归分析在隧道量测数据处理中的重要作用．     

微生物工程数据处理与建模研究

介绍了最小二乘法的原理及数据处理与建模的程序设计方法。给出了微生物工程中１１种常用的数学模型的建模方法。     

边缘计算在制造业数据采集与处理中的应用

边缘计算靠近设备现场提供分布式计算、存储、应用等服务,在制造业数据采集和处理方面相较以云计算为中心的模式,其具有更高的实时性等优点,因此研究边缘计算在制造业的应用有着较高的实际价值.介绍了边缘计算的架构模式和在制造业中的应用趋势,对国内外应用于制造业数据采集与处理中的边缘计算软件服务框架进行对比研究,总结了在边缘层获取...