基于Shannon熵和EMD算法的MEMS陀螺儀信號降噪處理

王晨鋼

（蘇州大學 城市軌道交通學院，江蘇 蘇州 215000）

基于Shannon熵和EMD算法的MEMS陀螺儀信號降噪處理

王晨鋼

（蘇州大學 城市軌道交通學院，江蘇 蘇州 215000）

MEMS陀螺儀在汽車導航、旋轉檢測、機器人定位等方面都有廣泛應用，而信號中常帶有較大的漂移噪聲，這使得檢測結果有較明顯的偏差。對此本文提出了通過采用基于Shannon熵和EMD算法對陀螺儀信號進行去噪的方法。首先，EMD算法將非線性和非平穩的陀螺儀信號分解為頻率和振幅調制的波形，然后通過Shannon熵判據區分高頻噪聲信號和低頻陀螺儀有效信號。仿真和實驗驗證結果表明該方法具有很好的去噪效果。

EMD；Shannon熵；陀螺儀信號；降噪

MEMS陀螺儀由于它緊湊的外形、低成本、低功耗而被大量應用于防御、汽車、航空航天等各個領域。也正因為陀螺儀的小型化和高制作精度，導致它對于電子和機械的噪聲相當敏感，輸出的數據中帶有較大的隨機漂移，而這些漂移量是非線性、非穩定的，使得測量數據中存在較大誤差。

常用的陀螺儀信號降噪[1]方法有卡爾曼濾波[2-3]、短時傅里葉變換、小波變換[4-5]等。其中，卡爾曼濾波是基于建立線性模型，然而線性模型對于非穩定、非線性漂移信號并不是很有效。短時傅里葉變換應用于頻域內可以獲得較高的分辨率，在時域范圍分辨率則較低；小波變換雖然在時頻域內分辨率較高，但是在處理信號時先確定基函數和分解尺度，那么濾波結果也將是固定尺度，這樣的非自適應方法在處理漂移信號時也沒有較好的成效。……