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基于经验模分解的陀螺信号去噪
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:机械科学与技术
  • 时间:2013.7.15
  • 页码:1049-1053
  • 分类:P228[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]第二炮兵工程大学,西安710025
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41174162)资助
  • 相关项目:复杂环境下全方位快速精确寻北技术研究
中文摘要:

陀螺随机漂移是影响寻北精度的重要因素,小波消噪方法对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出了一种新的基于功率谱密度准则的经验模态分解(EMD)去噪方法,可有效解决传统EMD去噪自适应滤波器截止阶数难以确定的难题,该方法将经验模态分解得到的固有模态函数(IMF)分为信号分量起主导作用模态与噪声分量起主导作用模态,并对噪声分量起主导作用的模态进行类似小波软阈值去噪的方法进行滤波,然后与信号分量起主导作用的模态共同对信号重建实现去噪。将该方法应用于测试信号与陀螺信号的去噪,结果表明:新方法能有效地判断噪声与信号起主导作用的模态分界点,具有良好的去噪效果,且不受主观参数的影响,具有自适应性。

英文摘要:

Gyro random drift is a remarkable factor that can affect the precision of north seeker, and the wavelet de- noising method depends greatly on the selection of wavelet base and decomposition scale. A new denoising method of the empirical mode decomposition (EMD) is presented in this paper based on the power spectral density criteria, and it can effectively solve the problems which traditional EMD denoising adaptive filter is hard to define cutoff or- der number. This method can divide the intrinsic mode functions (IMF) derived from EMD into signal dominant modes and noise dominant modes, and filter the noise dominant modes using a similar wavelet soft threshold meth- od, then reconstruct signal and realize denoising together with signal dominant modes. Simulations were conducted for simulated signals and a gyro signal using this method, the results showed that: the new denoising method can ef- fectively judge the boundary between noise dominant modes and signal be affected by subjective parameters and has good denoising effect and dominant modes, and this method does not adaptability

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878