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研究了一种基于集成经验模态分解的滤波技术，可更准确地从惯性导航系统中对输出数据进行信号去噪处理，以便提取出更有效的有用数据．EEMD去噪是根据信号自身尺度来分解信号，再基于分解产生本征模态函数IMF的Fourier变换频谱，最后构造EEMD时空滤波器．文中对非平稳仿真信号用小波去噪与EEMD去噪两种方法相比较，EEMD滤波效果显然优于小波去噪，并且避免了小波去噪时参数的选择，具有更好的自适应性．通过对高塔测试数据的消噪处理，证明了EEMD滤波技术能够有效地消除高塔测试数据中的高频随机噪声，并根据各分解层的