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基于HHT的多MEMS陀螺信号融合算法研究希尔伯特-黄变换非线性相关信息熵多传感器融合 2014/10/8

基于经验模态分解方法将多MEMS陀螺信号分解为一列本征模态函数和残差函数, 并采用希尔伯特变换求取其瞬时频率和瞬时能量. 首先, 通过本征模态函数与原信号的非线性相关系数分析来实现MEMS陀螺信号噪声的滤波处理; 然后, 以非线性相关信息熵作为优化指标, 通过选取不同本征模态函数的组合进行加权融合, 优化结果能有效地提高信号的测量精度; 最后, 通过仿真结果验证了所提出方法的有效性.