一种基于变分模态分解和样本熵的MEMS陀螺去噪方法

针对MEMS陀螺信号,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和样本熵(SE)的随机噪声抑制方法。首先采用VMD算法自适应地将原始信号分解为固有模态函数(IMF)的集合,然后针对不同的固有模态序列建立基于样本熵理论的信号组分筛选标准,从而将其划分为低频有效信息IMFs、信息和噪声混合IMFs和高频噪声IMFs。舍弃高频噪声IMFs,并利用软区间阈值降噪方法实现对混合分量的进一步处理,最后通过重构得到最终的信号。对一组真实的MEMS陀螺静态漂移输出数据进行实验分析,比较结果表明该算法的去噪性能优于同为模态分解的EMD去噪方法。