【摘 要】
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为了提高MEMS陀螺仪随机漂移序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支撑向量回归(SVR)的多尺度预测模型。首先,通过EMD分解,将原始漂移序列分解为有限个频率逐级
【机 构】
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天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(No.61427810)
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为了提高MEMS陀螺仪随机漂移序列的预测精度,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支撑向量回归(SVR)的多尺度预测模型。首先,通过EMD分解,将原始漂移序列分解为有限个频率逐级递减的本征模函数(IMF)。然后,根据每个IMF的时频特性,分别进行相空间重构并建立SVR预测模型。最后,将各IMF的预测结果等权相加得到最终预测结果。实验结果表明,提出的模型能够有效预测MEMS陀螺仪的随机漂移,且相比于单一的SVR模型具有更高的预测精度,可为MEMS陀螺仪漂移误差补偿提供依据。
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