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以微机电陀螺在高精度光电稳定跟踪装置中的应用为背景,研究了陀螺输出噪声对光电稳定跟踪平台精度的影响.结果表明,陀螺噪声会引起平台基准轴的抖动和缓慢漂移.根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性.基于AR模型建立了微机电陀螺的噪声统计模型.研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了该算法不能够取得较好滤波效果的原因.针对Kalman滤波在微机电陀螺信号低频去噪方面的局限性,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果.实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,可根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果.最后给出了两种滤波算法的比较. 相似文献
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为高精度对液压系统进行状态监测、在线自动控制,要通过传感器获取液压系统工作时的油箱温度数据,并对含噪的油箱温度信号进行消噪处理.针对不同小波基处理信号时的效果不同,探讨了正交小波基和具有线性相位的双正交小波基对不同噪声水平信号的消噪效果,得出选择小波基的一般方案,并选用双正交小波基对油箱温度信号的消噪处理. 相似文献
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应用分层自适应匹配追踪重构MEMS陀螺信号 总被引:1,自引:0,他引:1
对含噪微机械系统(MEMS)陀螺信号进行小波分解重构时,真实信号对应的小波系数很难选取,故本文提出一种分层自适应匹配追踪算法(LAMP)来解决上述问题。建立了含噪MEMS陀螺信号中信号小波系数稀疏提取架构,将信号小波系数提取问题转化为含噪信号中信号小波系数稀疏性的恢复问题。比较已有稀疏重构算法,采用一种新的LAMP算法,在各种可能的小波系数组合中挑选出分解系数最为稀疏的一组,以此消除信号中的噪声小波系数,进而重构MEMS陀螺信号。实验表明:提出的LAMP算法的稀疏重构效果优于其他迭代贪婪重构算法;基于LAMP的信号稀疏小波重构方法,可以有效去除MEMS陀螺信号的大量噪声;去噪前后,纯MEMS陀螺数据解算的方位角平均累积误差由10.060 2(°)/h减小到5.034 6(°)/h,优于传统小波阈值重构法平均累积误差8.596 8(°)/h,显示了较好的应用效果。 相似文献
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传统的汽车节气门位置信号(throttle position sensor,TPS)处理方法不易消除发动机舱内电磁信号及周边环境的干扰。根据TPS的特征,在MATLAB中选用Daubechies五阶正交小波(dB5)对TPS噪声信号进行4层小波分解,再对分解后得到的各层系数用软阈值法量化处理,最后利用小波重构,实现对信号去噪。最后将获得的去噪信号用于发动机控制,并将控制结果与采用未去噪信号的发动机进行实车对比试验。试验表明:发动机采用去噪的TPS信号运行更平稳,小波变换后的去噪TPS信号对发动机控制具有良好的效果。 相似文献