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摘要
为了减小MEMS陀螺仪随机误差，提出了一种新的去噪算法。该算法首先通过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)将原始数据分解为多个本征模态函数(IMF),并根据多尺度排列熵与马氏距离将IMF分为噪声IMF、混叠IMF和信号IMF;其次对噪声IMF用小波包(WP)去噪，对混叠IMF用Savitzky-Golay滤波器(SG)去噪；最后，把处理后的IMF和信号IMF进行重构，得到去噪后的信号。通过所提方法对Bumps信号进行实验分析，去噪后信号从6 dB提高至17 dB,均方误差降低71.9%;对实测陀螺仪静态数据进行分析，实验结果证明去噪后信号的角度随机游走降低31.5%,表明该方法能显著提高MEMS陀螺仪的精度。
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