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根据光纤陀螺输出信号中存在漂移误差和噪声的特点,在采用小波降噪的基础上,提出将自适应前向线性滤波技术用于小波系数处理,能够更加有效地抑制陀螺漂移噪声.实际测量数据处理结果表明,这种综合的小波滤波方法在不增大小波分解尺度的情况下可以进一步改善滤波效果,并且计算量没有明显增加.滤波后既能获得平滑信号,也真实反映了信号的边界... 相似文献
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光纤陀螺随机噪声中包含了白噪声和具有长程相关性、自相似性及1/f^γ类型谱密度特点的一种非平稳随机噪声——1/f^γ类分形噪声。传统的滤波方法无法有效去除该类噪声,而由于分形信号在小波按所具有的特性,使小波变换成为研究分形噪声的有力工具。提升小波相较传统小波变换结构更简单,速度更快,计算更简便,结果更准确,对存储空间要求较低,故采用一种新的基于提升小波的滤波方法对光纤陀螺的输出信号进行软阈值滤波。进而提高光纤陀螺的精度。对多组实测数据进行仿真,结果验证了这种方法的有效性。 相似文献
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针对光纤陀螺零偏与温度之间复杂的非线性关系,引入极限学习机(extreme learning machines,ELM)模
型补偿光纤陀螺的零偏温度误差;针对单个ELM 在预测准确性和稳定性不足及其对奇异样本敏感的问题,引入自适
应增强算法(adaptive boosting,AdaBoost)建立ELM-AdaBoost 预测模型改善光纤陀螺性能,分析光纤陀螺的温度误
差机理及模型参数对预测精度的影响,给出ELM 算法隐含层神经元个数及AdaBoost 算法迭代次数的确定方法。仿
真结果表明:基于ELM-AdaBoost 预测模型的补偿效果优于多元线性回归模型和单个ELM 神经网络模型,并具有良
好的泛化性能和温度适用性,补偿后陀螺零偏均方根误差降低93%以上,显著改善了光纤陀螺零偏稳定性能。 相似文献