Allan variance analysis matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算一组数据的 Allan 方差：

function [tau,av] = allanvar(x,t)

% x: 输入数据向量
% t: 时间间隔向量，单位为秒

N = length(x);
m = floor(N/2);
tau = t(1:m);
av = zeros(size(tau));

for i = 1:m
    n = floor(N/(2*i));
    sigma2 = 0;
    for j = 1:n
        k = (2*j-1)*i;
        sigma2 = sigma2 + 0.5*(x(k+2*i)-2*x(k+i)+x(k))^2;
    end
    av(i) = sqrt(sigma2/(2*n*i^2));
end

end

该代码将输入为数据向量 x 和时间向量 t，然后计算所有可能的时间间隔下的 Allan 方差。输出变量 tau 和 av 分别是时间间隔和对应的 Allan 方差。

相关问题

allan方差分析matlab代码

以下是一个用MATLAB进行Allan方差分析的代码示例：

% 设置参数
N = length(omega); % 数据长度
Fs = 1; % 采样率

% 计算Allan方差
\[m, tau, avarFromFunc\] = allanvar(omega, \[\], Fs);
adevFromFunc = sqrt(avarFromFunc);

% 绘制Allan方差曲线
figure
loglog(tau, adevFromFunc)
title('Allan Deviation')
xlabel('\tau')
ylabel('\sigma(\tau)')
grid on

这段代码首先设置了数据长度N和采样率Fs。然后使用MATLAB的`allanvar`函数计算了Allan方差，其中`omega`是输入的陀螺仪数据。最后，使用`loglog`函数绘制了Allan方差曲线。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [IMU-Allan方差分析](https://blog.csdn.net/ouyangandy/article/details/97374654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Allan Variance：传感器随机误差实验代码（matlab）](https://blog.csdn.net/qq_36495569/article/details/103036556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]