基于EMD-DFA-小波阈值的MEMS陀螺信号去噪方法

摘要

针对MEMS陀螺仪输出信号中噪声较大的问题,提出了一种EMD-DFA-小波阈值去噪的方法.利用EMD理论将信号按照频率高低分解为若干IMF分量和余量,将DFA方法应用到噪声与信息主导的IMF分量临界点的判定中,并通过仿真实验证明了DFA判定方法的有效性.针对传统EMD去噪方法直接去除噪声分量导致的信号缺失等问题,采用小波阈值去噪法对噪声主导的IMF分量去噪后再与低频分量重构,最大程度地保留了有用信息.同时,对小波阈值去噪的核心步骤进行了改进:采用随分解尺度的增加而逐渐减小的动态阈值选取规则,最大程度上保留了各层的有用信号;对阈值函数进行了改进,既对较大的小波系数进行了收缩变换,又保留了较小的小波系数,使之兼顾软、硬阈值函数的性能.为验证提出方法的有效性,分别对仿真信号和实测MEMS陀螺仪数据进行了去噪分析,结果表明:和传统EMD去噪法相比,新方法去噪后的均方差降低了22％,信噪比提高了59％;和EMD-DFA-传统小波阈值去噪相比,均方差降低了12％,信噪比提高了13％.