2013年MEMS传感器随机误差分析与小波降噪处理

本文档深入探讨了"MEMS传感器随机误差分析及处理"这一主题，发表于2013年的《传感技术学报》第26卷第12期，作者宋海斌、杨平和许立波均来自中国电子科技大学机械电子工程系，他们的研究得到了国家自然科学基金项目的资助（项目编号51205045）。论文的核心关注点在于MEMS传感器的精度及其在实际应用中的局限性，因为传感器的精度直接影响其广泛应用的可行性。 文章首先通过Allan方差法，这是一种统计方法，对MEMS陀螺仪和加速度计的主要随机误差进行了详尽的分析。Allan方差能够提供关于噪声性能的稳定度和一致性信息，对于评估传感器的长期稳定性和随机漂移至关重要。通过这种方法，研究人员得以揭示随机误差在不同时间尺度上的行为，为后续处理提供了关键数据基础。 接着，文章转向了时频分析的新视角，引入了小波变换。小波分析作为一种多分辨率工具，能够有效地分离出传感器随机误差中的零偏、有色噪声和白噪声。零偏代表的是恒定的偏差或漂移，有色噪声是随时间变化的噪声，而白噪声则是各频率成分均匀分布的随机信号。小波变换在此处显示出了其强大的信号处理能力，有助于提高传感器的信噪比和动态范围。 实验数据分析结果显示，小波去噪方法对于减小随机误差非常有效。它不仅能够识别并消除噪声源，还能保持信号的原始特征，从而提高了MEMS传感器的总体性能。这项研究的重要意义在于，它不仅提供了理论依据，还为实际应用中如何优化MEMS传感器的设计和校准策略提供了实用的方法。 本文主要涵盖了MEMS传感器的随机误差来源分析，尤其是利用Allan方差和小波变换技术来解决这些误差的问题。这是一项旨在提升MEMS传感器精度的关键研究，对提高这类高精度设备的可靠性以及拓展其应用领域具有积极的推动作用。