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基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究 被引量:13

Research on MEMS gyroscope signal denoising based compressed sensing theory
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摘要 通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路。 Through analyzing the limitation of wavelet threshold filter,this paper applies wavelet filter based on compressed sensing to reduce the signal noise of low accuracy(micro electro mechanical system,MEMS) gyroscope,and compares the two methods through experiments.The experiment result shows that the wavelet filter based on compressed sensing can effectively reduce the signal noise of MEMS gyroscope;and the denoising effect of the method is better than that of wavelet filter while its compression rate is comparatively large.The method can improve the bias stability of low accuracy MEMS gyroscope,and provide a new approach for reducing the signal noise of low accuracy MEMS gyroscope in practice.
出处 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期769-773,共5页 Chinese Journal of Scientific Instrument
基金 装备预先研究项目 航空基金(20100853010)资助项目
关键词 MEMS陀螺仪 小波滤波 压缩感知 信号噪声 micro electro mechanical system(MEMS) gyroscope wavelet filter compressed sensing signal noise
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