《表5 Z轴噪声因素下降倍数》

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《基于卡尔曼滤波的陀螺仪降噪处理》

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在图6中，平均时间较小的情况下，神经网络模型的噪声情况改善更明显，平均时间更大的时候两种模型下的滤波效果不分伯仲，与图3所示的各个信号的波形图表现出的特点相符，将卡尔曼滤波后的信号进行误差因素的系数辨识，仍以陀螺仪Z轴为例，基于BP神经网络模型滤波后的信号的量化噪声为0.001 5°、零偏不稳定性为0.968 7°/h、速率随机游走为-38.875 3°/h3/2。滤波后噪声系数下降倍数如表5所示