基于MEMS的惯性传感器噪声抑制技术研究

为了提升MEMS惯性传感器的测量精度,针对噪声问题,采用卡尔曼滤波、小波变换和深度学习三种噪声抑制技术进行对比分析。结果表明,深度学习在信噪比提升和噪声抑制方面效果最佳,信噪比提升20.8 dB,均方误差降低50%;卡尔曼滤波在实时性方面表现突出,延迟仅为5.3 ms;小波变换则在低频噪声抑制中具备优势,抑制效果达13.7 dB。这些技术在不同场景中展现了各自的适用性与优势。