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基于TTAO-VMD-DTW的MEMS陀螺仪降噪方法 认领 引用
1
作者 陆金波 冉淇 +3 位作者 王洪艳 张晓艳 谭坤雨 裴帧 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第9期188-192,共5页
为了有效抑制MEMS陀螺仪输出信号的随机误差,提出一种基于三角拓扑聚合优化(TTAO)算法的变分模态分解(VMD)结合多尺度排列熵(MPE)和动态时间规整(DTW)的MEMS陀螺仪降噪方法。首先,利用TTAO自适应获取VMD的最佳参数组合;然后,应用TTAO-VM... 为了有效抑制MEMS陀螺仪输出信号的随机误差,提出一种基于三角拓扑聚合优化(TTAO)算法的变分模态分解(VMD)结合多尺度排列熵(MPE)和动态时间规整(DTW)的MEMS陀螺仪降噪方法。首先,利用TTAO自适应获取VMD的最佳参数组合;然后,应用TTAO-VMD将MEMS陀螺仪分解成若干本征模态函数(IMF)分量;再利用MPE结合DTW,对IMF分量进行联合判定,将IMF分量分解为噪声分量、混叠分量和信号分量,舍弃噪声分量;最后,利用SG滤波器对混叠分量进行滤波,并将滤波结果和信号分量进行叠加重构,得到降噪后的MEMS陀螺仪输出信号。实验结果表明:该方法可以有效抑制MEMS陀螺仪的输出随机误差,静态实验下,去噪后信号的角度随机游走降低了72.4%,动态实验降低了42.5%。 展开更多
关键词 MEMS陀螺仪 三角拓扑聚合优化算法 变分模态分解 动态时间规整
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