小波阈值去噪提升MEMS陀螺仪精度：软阈值效果优于硬阈值

本文主要探讨了微机电系统（MEMS）陀螺仪在导航领域中的一个重要问题——随机漂移误差，这一误差对导航精度的影响不容忽视。针对这一问题，作者首先采用了Allan方差分析方法，这是一种广泛应用于惯性传感器误差分析的有效手段，它能够揭示陀螺仪随机漂移的特性，帮助理解这些误差随时间的变化趋势。 Allan方差分析结果显示了MEMS陀螺仪随机误差的时间相关性和稳定性，为后续噪声处理提供了理论依据。文章进一步引入了小波阈值去噪技术，这是一种处理非平稳信号的强大工具，尤其适用于去除信号中的高频噪声。作者构建了硬阈值函数和软阈值函数两种不同的去噪策略，对陀螺仪的实际信号进行了处理。 实验结果显示，软阈值函数相较于硬阈值函数在去噪效果上更为优越。经过软阈值函数处理后的陀螺仪信号，其标准差显著降低，量化噪声、角度随机游走以及零偏不稳定性分别下降了97.34%、97.62%和57.07%，这明显提高了信号的质量和测量精度。因此，小波阈值去噪技术对于改善MEMS陀螺仪的性能，增强其在导航系统中的可靠性具有重要的实际意义。 本文的研究不仅深化了对MEMS陀螺仪随机漂移误差的理解，也提供了一种有效的噪声抑制方法，对于提升微电子设备在高精度导航应用中的表现具有推动作用。这不仅对学术界深入研究MEMS陀螺仪的误差特性有重要价值，也为实际工程设计提供了宝贵的参考。