基于变分分解的改进形态学滤波器用于MEMS陀螺降噪
提出了一种基于组合广义形态滤波器（CGMF）的自适应多尺度方法，用于对来自MEMS陀螺仪的输出信号进行去噪。 采用变分模式分解将原始信号分解为多尺度模式。 在选择了结构元素（SE）的长度选择之后，自适应多尺度CGMF方法降低了与不同模式相对应的噪声，此后获得了去噪信号的重建。 通过对降噪效果的分析，本方法的主要优点是：（i）与常规形态滤波器（MF）相比，有效地克服了由数据偏差引起的缺陷； （ii）有效地针对噪声的不同成分，并提供降噪功效，不仅主要消除噪声，而且使波形平滑； （iii）解决了MF的SE长度选择问题，并产生了可行的指标公式，例如功率谱熵和均方根误差，用于模式评估。 与现有的其他信号处理方法相比，该方法结构简单，合理，具有较好的噪声抑制效果。 实验证明了该去噪算法的适用性和可行性。
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