資源簡介
包含常用的針對陀螺儀小波濾波，卡爾曼濾波，前向線性預測FLP濾波，還有小波濾波與FLP濾波方法的融合算法，分析和比較濾波前后的功率譜密度，畫出功率譜密度圖，還有濾波效果比較圖，最后還有相應的Allan方差分析。內容豐富，只要把數據load進去就可以了（默認長度為4096,可更改），上手簡單，初學者也能看懂。其中FLP濾波，1和2文件分別為東西方向互補的數據。
代碼片段和文件信息
clear?all;
clc;
a1=load（‘1.txt‘）;
a2=load（‘2.txt‘）;
%?a=load（‘3.txt‘）;
a=（a1+a2）/2;
%?a=a/0.289;
m=length（a）;
u（1:10）=a（1:10）;
w=rand（101）;
x（1:10）=u（1:10）;
t=0.00002;
for?i=11:m
????x（i）=u（1:10）*w/sum（w）?;%所選權值必須進行歸一化，否則等于將前十個數據進行了加權和，必將增加后邊預測值的幅度
????e（i-10）=a（i）-x（i）;
????w=w+t*e（i-10）*u（1:10）‘;
????u（11）=a（i）;
????for?j=1:10
????????u（j）=u（j+1）;
????end
end
y=x‘;
?fs=0.1;
?Hs=spectrum.periodogram;
[cl]=wavedec（a3‘db1‘）;
[thrsorhkeepapp]=ddencmp（‘den‘‘wv‘a）;%默認閾值去噪
x2=wdencmp（‘gbl‘a‘coif1‘3thrsorhkeepapp）;
figure（1）
subplot（211）plot（a）grid?onlegend（‘原始值‘）ylabel（‘輸出值（/V）‘）;
%?subplot（212）plot（x2‘r‘）grid?onaxis（[04000-10e-3-7e-3]）;
subplot（212）plot（x2‘r‘）grid?on;
ylabel（‘輸出值（/V）‘）;
legend（‘小波濾波值‘）;
figure（4）
?subplot（122）p?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????2823??2013-08-24?19:16??陀螺儀濾波算法大合集\FLP.m
?????文件?????????902??2013-08-24?19:18??陀螺儀濾波算法大合集\kalman.m
?????文件????????7318??2013-04-24?16:11??陀螺儀濾波算法大合集\kal_w_FLP.m
?????文件?????????174??2008-06-03?14:43??陀螺儀濾波算法大合集\nihe.m
?????文件????????3503??2011-12-27?20:47??陀螺儀濾波算法大合集\Unti
?????文件????????3468??2011-12-27?20:48??陀螺儀濾波算法大合集\Unti
?????文件?????????357??2014-12-23?15:08??陀螺儀濾波算法大合集\說明.txt
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