希尔伯特-黄变换下的磁悬浮陀螺仪数据处理方法研究

磁悬浮陀螺仪在观测过程中容易受到外界环境的影响,使陀螺数据产生随机噪声,进而影响陀螺寻北的精度。本文提出了针对陀螺数据随机噪声的希尔伯特-黄变换(HHT)方法,该方法首先对陀螺数据进行经验模式分解(EMD)得到固有模态函数(IMF),然后对每一阶的IMF进行希尔伯特变换得到边际谱,判断出应该去掉前几阶的IMF函数。通过试验分析表明,希尔伯特-黄变换方法非常适合于分析非线性非平稳数据,完全自适应,并且不受Heisenberg测不准原理的制约,能有效去除随机噪声,还原信号的有用成分,提高陀螺定向精度。