摘要
基于小波域的多尺度数据分析,考虑微机电陀螺仪中不同类型的噪声,通过小波多尺度熵对噪声的分析,为数据融合选择了合适的小波基.从统计学的角度出发,进行实验研究,结果主要用小波熵说明了本方法的优越性,同时用概率分布验证了利用最优小波基进行的多尺度数据融合的正确性,解决了多尺度多传感器数据融合方案在工程中的技术难题.
Based on multi-scale data analysis in wavelet domain,different types of noises for MEMS（mirco eletro mechanical system） gyroscopes are considered.Through the noise and analysis based on wavelet multi-scale entropy,the appropriate wavelet is selected for data fusion.The experiment study is carried out from the statistical point,and the superiority of this approach is proved mainly by wavelet entropy.At the same time,the correctness of multi-scale data fusion of the optimal wavelet basis is verified with the probability distribution,and the technology problems in engineering for the multi-scale sensor data fusion approach are solved.
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2010年第5期646-650,656,共6页
Information and Control
基金
国家自然科学基金资助项目(60977054)
国防重点实验室基金资助项目(9140C3601010701)
军队863创新计划资助项目(2008AAJ159)
陕西省教育厅科技专项基金资助项目(07JK332)
陕西省自然科学基金资助项目(2007F12)
关键词
多尺度分析
小波熵
数据融合
multi-scale analysis
wavelet entropy
data fusion
