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摘要
磁悬浮陀螺转子电流信号对环境变化高度敏感，信号采样过程中不可避免会引入噪声，针对该问题提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition, LMD),融合豪斯多夫(Hausdorff)距离与阈值降噪(threshold denoising, TD)的算法以减弱噪声干扰。首先对原始信号进行局部均值分解，得到若干乘积函数(PF)分量和一个余量，然后根据各PF分量与原始信号间的豪斯多夫距离判定噪声、信号分量，再对噪声分量进行阈值处理，最后将阈值处理后的噪声分量、信号分量及余量进行叠加得到重构信号，实现陀螺仪转子电流信号的降噪。仿真实验结果表明，重构信号的信噪比相对于原始信号平均提高了12.86 db,均方根误差平均降低了9.25×10-6 A;实测信号降噪结果表明，该降噪算法对四条导线边的滤波增益分别为40.0%、93.5%、30.8%和50.0%。
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