MEMS陀螺仪随机序列趋势提取算法比较与应用

本文主要探讨了在现代水下航行器广泛应用的MEMS(微机电系统)陀螺仪数据处理中的一个重要问题，即如何有效提取随机序列中存在的趋势项。由于MEMS陀螺仪的测量数据通常包含趋势成分，这使得传统的ARIMA模型等时间序列分析方法无法准确地处理，因此，研究一种适应这种非平稳性的趋势提取算法显得至关重要。 文章首先提出了平滑先验算法，这是一种用于趋势提取的方法，它通过考虑数据的内在结构和噪声特性，对序列进行平滑处理，从而分离出趋势项。作者详细介绍了这一算法的工作原理，并展示了如何将其应用于实际的MEMS陀螺仪数据中。 此外，文中还介绍了两种备选的处理趋势的方法：多项式趋势拟合和经验模态分解（EMD）。多项式趋势拟合是基于数学模型，通过构建多项式函数来近似数据的趋势，而EMD则是将信号分解为一组固有模态分量，其中包含趋势成分。这两种方法各有优势，但可能对于特定类型的序列数据表现不同。 为了评估这些算法的效果，作者选取了一组实际的MEMS陀螺仪数据，对提取后的残余数据进行了正态性检验，以此来判断序列是否趋于平稳，即趋势是否已被成功去除。结果显示，三种方法都能有效地提取趋势，但每种方法的适用性和效率在不同的应用场景中有所差异。 总结来说，本文不仅提供了三种趋势提取算法，而且通过实证分析，强调了在选择算法时应考虑具体的应用条件和数据特性。这对于改进MEMS陀螺仪数据的处理和分析，提高其在水下导航等领域的性能具有重要意义。同时，这项工作也为其他非平稳时间序列的数据处理提供了一种实用的参考框架。