文件名称:rbf_mems
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为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了
该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,
采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明:相比经典RBF网络模
型而言,这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特;相对于季节时间序列模型而
言,其补偿效果提高了大约15%。
该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,
采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明:相比经典RBF网络模
型而言,这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特;相对于季节时间序列模型而
言,其补偿效果提高了大约15%。
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