1、隨著科技的進步,陀螺儀技術在地下工程測量,慣性導航等領域發(fā)揮的作用越來越突出。越來越高的地位同時就要求了它要具有越來越高的精度。因為很難再在硬件上做出突破,所以我們把提高陀螺儀精度的目標放在對它的數據處理上。
　　鑒于前人已經用各種Kalman濾波方法對數據做出了處理,為了嘗試使用不同的方法分析陀螺儀數據會不會有更好的效果,本文采用一種全新的數據分析方法—希爾伯特—黃變換方法對陀螺儀觀測數據進行分析。文章的研究內容主要包括對數據的

2、去噪和對轉子電流周期的估計兩部分。
　　對數據的去噪是基于EMD帶通濾波去噪原理。用EMD分解方法分別對陀螺儀轉子電流和定子電流進行分解,分解后產生頻率從高到低的 IMF集。通過從高頻到低頻依次濾去IMF函數,對各個剩余的IMF集進行信號重構,計算重構信號的均值與均方差值,并畫出濾波結果圖,判定噪聲IMF函數的分布,進而得出EMD濾波結果。通過對大量數據的分類研究,可以得知EMD去噪達到了較理想的效果。
　　基于 IMF周期