[发明专利]一种基于参数最优化的混合EMD算法在审
申请号: | 202210351567.8 | 申请日: | 2022-04-02 |
公开(公告)号: | CN114964219A | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 陈海涛 | 申请(专利权)人: | 陈海涛 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01C25/00 |
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地址: | 102442 北京市房*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 参数 优化 混合 emd 算法 | ||
1.一种用于陀螺温度漂移信号分解、滤波、拟合和补偿的方法,其特征在于包括下列步骤:
(1)对于陀螺温度漂移信号f首先运用EMD进行分解,得到各个分解分量:IMF1-IMFN,共N个分量。
(2)对上述分解后的IMF按照分解的顺序(分量频率从高到低的顺序)进行两两求和,得到一组新的信号分量NFi,如下(2a)所示。对NFi间进行互信息计算,得到一组互信息值Ii(NFi,NFi+1),如(2b)所示,其中H(.)为香农熵算法。对Ii(NFi,NFi+1)求离散微分,如(2c)所示,当微分取得最大值时即为噪声、有用信号分界点,若此时最大值为Δi为最大值,则IMFi+2为噪声、有用信号分界,即当k≥i+2时,IMFk为有用信号,如(2d)所示,从而得到初步滤波信号fEM和噪声信号fnoise,如(2e)所示。
NFi=IMFi+IMFi+1,i=1,...,N-1 (2a)
Ii(NFi,NFi+1)=H(NFi)+H(NFi+1)-H(NFi,NFi+1) (2b)
Δi=Ii+1(NFi+1,NFi+2)-Ii(NFi,NFi+1),i=1,...,N-2 (2c)
(3)对上一步里的fEM进行精细滤波。引入一组带参数二次三角B样条函数基,如(3 a)所示,其中参数b1,b2的取值范围为-1≤b1,b2≤1,且当b1,b2取-1时,拟合曲线和原信号最接近,去噪效果最小;当b1,b2取1时,拟合曲线和原信号最远离,此时为原信号的中点的直线连线,去噪效果最大。上述参数二次三角B样条函数基需要满足(3b)的条件,其中P0(b1,t)和P2(b2,t)在参数b1,b2的取值范围内单调递增;P1(b1,b2,t)则单调递减。与此同时,此基函数还保证了C1连续。取参数b1,b2不同的取值对fEM进行拟合,假设fEM上连续三个点分别为M1、M2、M3,则可得到此段的拟合曲线信号为f′EM,如(3c)所示。由于EMD分解的模态混叠性,需要对比fEM和f′EM的频谱,同时调整参数b1,b2的值,直至两者频谱不再有重叠为止。
f′EM=M1·P0(b1,t)+M2·P1(b1,b2,t)+M3·P2(b2,t) (3c)
(4)对陀螺温度漂移信号进行补偿。对上述得到的精细去噪后的拟合信号f′EM(认为是真实漂移信号)、噪声fnoise进行统一补偿,得到补偿后的信号为fcomp,如(4a)所示。
fcomp=f-fnoise-f′EM (4a)
综上所述,把EMD作为陀螺温度漂移信号的初始去噪算法,可以去除绝大部分的噪声,同时引入了带参数的二次三角B样条基函数,通过调整参数的取值,可以进行进一步的精细去噪和拟合,从而提高了陀螺的温度漂移补偿精度。
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