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MEMS陀螺儀由于它緊湊的外形、低成本、低功耗而被大量應用于防御、汽車、航空航天等各個領域。也正因為陀螺儀的小型化和高制作精度，導致它對于電子和機械的噪聲相當敏感，輸出的數據中帶有較大的隨機漂移，而這些漂移量是非線性、非穩定的，使得測量數據中存在較大誤差。
常用的陀螺儀信號降噪方法有卡爾曼濾波、短時傅里葉變換、小波變換等。其中，卡爾曼濾波是基于建立線性模型，然而線性模型對于非穩定、非線性漂移信號并不是很有效。短時傅里葉變換應用于頻域內可以獲得較高的分辨率，在時域范圍分辨率則較低：小波變換雖然在時頻域內分辨率較高，但是在處理信號時先確定基函數和分解尺度，那么濾波結果也將是固定尺度，這樣的非白適應方法在處理漂移信號時也沒有較好的成效。由于受傅里葉變換的束縛，在信號的邊界還會發生頻譜泄露。而EMD （Empirical Mode Decomposition， EMD）算法不僅可以較好的分析信號的頻率成分，分辨率也很高；在邊界也不會發生頻率混疊現象，適合處理非線性、非平穩信號。本文提出了基于Shannon熵和EMD算法，對陀螺儀信號進行去噪處理的方法。
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