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.     

光纤陀螺信号处理的实用方法

根据光纤陀螺信号漂移的数学模型,分别采用了基于傅立叶分析的IIR滤波器和基于小波变换的阈值滤波器进行消噪处理,通过试验结果分析,肯定了小波阈值滤波方法的优越性.     

光纤陀螺信号的数字处理方法

光纤陀螺（FOG）有着广泛地应用,如何有效地提高精度具有重要意义。根据FOG信号漂移的数学模型,分别采用了经典傅立叶分析的FIR低通滤波器和小波变换的阈值去噪对某型FOG的输出信号进行了消噪处理。实验证明了小波阈值在消除陀螺漂移和基座动态干扰应用中的优越性。     

多小波在光纤陀螺信号滤波中的应用研究

分析了光纤陀螺(FOG)信号噪声产生的原因,根据FOG信号零点漂移的不稳定性和随机性,在多小波多分辨率分析的基础上将多小波变换应用到FOG信号滤波处理中,并与标量小波多尺度分析进行了对比;理论分析和实验表明:多小波和标量小波都能在一定程度上抑制噪声对初始对准精度的影响,但多小波的滤波效果优于标量小波.     

基于小波分析的光纤陀螺信号处理

文章对光纤陀螺仪的实测信号进行了分析。为了抑制光纤陀螺随机噪声,利用五点三次平滑、数字滤波、小波变换分析法对光纤陀螺静态输出数据进行了滤波处理,通过对比滤波前后陀螺的输出曲线、标准差以及频谱图,可以发现:小波阈值滤波和五点三次平滑相结合的方法能够有效的补偿光纤陀螺的随机误差。     

光纤陀螺随机噪声的实时滤波技术

针对ARMA(Auto-regressive and moving average)模型只能对零均值序列建模的不足,建立了一种适用于中低精度光纤陀螺(Fiber optic gyroscope,FOG)的非零均值信号建模的ARIMA模型,并利用卡尔曼滤波器抑制FOG的随机噪声.Allan方差分析和实际应用结果表明,FOG实测信号通过ARIMA模型的卡尔曼滤波器,各种噪声都得到了有效的抑制.将基于ARIMA模型的卡尔曼滤波误差校正方法应用于转动环境下的FOG输出信号处理,同样得到良好的效果.本文提出的方案扩展了ARIMA滤波算法的应用范围,具有较高的工程应用价值.     

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。     

基于小波阈值滤波的光纤比色测温仪的信号处理

介绍了用小波阈值滤波方法实现比色测温信号的滤波消噪.该方法基于信号和白噪声在小波变换下具有不同的特性,将含噪信号进行多尺度小波分解,采用软阈值方法将其高频部分进行量化处理,再进行重构.实验证明该方法有效去除了信号中的噪声,方便地用软件实现了比色测温信号的处理,提高了系统的测温精度.     

陀螺信号处理中小波参数选取规则的研究

在陀螺随机漂移的数学模型基础上,利用小波阈值滤波的方法对陀螺仪信号进行消噪处理;以均方根误差和信噪比作为消噪效果的评价标准,分别进行小波基、小波分解层数、阈值函数及阈值估计方法等小波参数的选取;通过比较选择db5小波对陀螺仪信号进行消噪处理,分解层数为第四层,阈值规则选择"rigrsure",采用软阈值;最后采用上述小波参数对实测陀螺仪信号进行消噪处理,取得较好的消噪效果。     

基于实时小波算法的暂态扰动检测的FPGA实现

通过实时小波算法在FPGA中的实现来检测暂态电能质量问题。采用高、低通分解滤波器来实现小波变换算法,以DB5小波为基函数,通过对暂态电能质量中五种扰动信号建立分析模型进行仿真并基于FPGA硬件平台进行模拟电能信号测试。对比信号源与测试结果中奇异点起止与持续时间,结果证明了该方法的准确性和可行性。     

ARMA模型在光纤陀螺惯导系统寻北中的应用

在光纤陀螺捷联惯导系统寻北过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响其精度的重要因素。论文提出了一种建立三阶自回归模型AR（3）方法,实现了高精度FOG捷联惯导系统静态输出信号的在线建模,并采用强跟踪卡尔曼滤波技术进行误差的实时滤波。寻北试验结果表明,寻北精度有了明显的提高,从而验证了方法的可行性,具有工程实用性。     

基于FPGA的信号小波实时处理方法

根据小波去噪的原理及特点,提出了用FPGA实现小波实时信号处理的方法。实验结果证明采用FPGA实现小波信号处理能在低信噪比的情况下有效去除噪声,同时能够满足信号处理系统的实时性要求。     

小波变换的语音去噪方法

提出一种改进的语音去噪处理方法：二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。     

舰载机位姿实时视觉测量算法研究

舰载机位姿实时检测对于甲板上的舰载机的运动控制、轨迹规划与防撞等具有重要意义。传统的舰载机调度主要依靠人工判断舰载机位置与航向角进行调度,传统方法不能得出准确数据,还易因为操作员的疏忽与疲劳发生碰撞事故。针对该问题,提出了舰载机位姿实时视觉测量算法。基于YOLO-V4(you only look once version 4)网络以及Canny边缘提取算法对舰载机进行识别分割。创新性地提出一种线框模板匹配算法,通过计算舰载机边缘轮廓与线框模板的匹配度获取最佳位姿。通过并行化与GPU(graphics processing unit)加速,使其满足实时性要求,并在1∶70与1∶14的实物模拟环境中完成测试。结果表明,该算法识别率在95%以上,位置精度在8 mm以内,姿态精度在0.7°以内,速度可达8 Hz。     

小波阈值去噪算法的新改进

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值、半软阈值以及已有的改进阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。通过Heavisine和Droppler信号的仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述几种去噪方法,具有较高的实用价值。     

一种改进的小波域阈值去噪算法

在D.L.Donoho和I.M Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数.采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点.通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性.     

一种改进的基于Camshift的粒子滤波实时目标跟踪算法

为了能够快速和准确地跟踪运动目标,提出了一种改进的基于Camshift的粒子滤波算法。在粒子滤波框架下,首先对传统目标模型进行改进,提出一种新的融合目标颜色信息和运动信息的模型,以增强目标跟踪的稳健性和准确性;同时为了提高跟踪的效率,将一种改进的Camshift算法嵌入到粒子滤波中,用来重新分配随机粒子样本,使之向目标状态的最大后验概率密度方向移动。实验结果表明,与传统的粒子滤波算法或Camshift算法相比,该方法能有效处理目标快速运动或背景存在强干扰等情况,实现对目标快速和稳健的跟踪。     

紧支撑等偶长度双正交小波滤波器组设计

提出了一类特殊的双正交小波滤波器组,即等偶长度双正交小波滤波器组;推导其设计公式,给出详细的设计步骤,分析这类小波的特殊性质,给出了等偶Bior 5.3滤波器组的设计实例。将这一类滤波器运用到图像的边缘检测中,表现出了优异的边缘检测性能。     

结合小波变换和Log-Gabor滤波的虹膜识别方法

提出了一种将小波变换和Log-Gabor滤波结合起来进行虹膜识别的方法:小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效提取图像的纹理信息.将归一化的虹膜图像进行两层小波分解,再取其低频子带进行Log-Gabor滤波并量化生成虹膜模板,采用汉明距进行快速分类.实验结果验证了本算法具有很好的识别率和等错率.