基于阈值去噪和Elman神经网络的激光陀螺误差补偿

《基于阈值去噪和Elman神经网络的激光陀螺误差补偿》是一篇研究如何提高激光陀螺精度的论文。激光陀螺作为一种高精度的角速度测量装置，广泛应用于导航、制导和惯性系统中。然而，由于环境噪声、温度变化以及器件本身的非线性特性，激光陀螺在实际应用中会产生一定的误差。因此，如何有效补偿这些误差，成为提高其性能的关键问题。

本文提出了一种结合阈值去噪技术和Elman神经网络的误差补偿方法。首先，通过小波变换对激光陀螺输出信号进行去噪处理，利用阈值方法去除噪声成分，保留有用信号。这种方法能够有效抑制随机噪声，同时保持信号的原始特征，为后续的误差补偿提供高质量的数据基础。

在去噪之后，论文引入了Elman神经网络作为误差补偿模型。Elman神经网络是一种具有反馈连接的前馈神经网络，能够捕捉时间序列数据中的动态特性，适合用于处理具有时序依赖性的数据。通过对激光陀螺的历史数据进行训练，Elman神经网络可以学习到误差的变化规律，并据此对当前输出进行补偿。

论文中详细描述了整个算法的实现过程。首先，对激光陀螺的数据进行预处理，包括数据采集、归一化和分割。然后，使用小波变换对数据进行去噪，得到更干净的输入信号。接着，将去噪后的数据输入Elman神经网络进行训练，调整网络参数以最小化预测误差。最后，利用训练好的网络对新的激光陀螺数据进行误差补偿，验证算法的有效性。

实验部分采用了实际激光陀螺的数据进行测试。结果表明，与传统的补偿方法相比，本文提出的方法在误差补偿效果上有了显著提升。具体来说，经过阈值去噪和Elman神经网络补偿后，激光陀螺的输出误差明显减小，系统的稳定性和精度得到了有效改善。

此外，论文还对不同参数设置下的算法性能进行了比较分析。例如，不同的小波基函数、阈值选择方式以及神经网络的结构参数都会影响最终的补偿效果。通过实验对比，论文确定了最优的参数组合，使得算法在实际应用中能够达到最佳性能。

该研究不仅在理论上提出了新的误差补偿思路，而且在实际应用中也展现出良好的效果。对于需要高精度角速度测量的领域，如航空航天、自动驾驶和机器人导航等，该方法具有重要的实用价值。未来的研究可以进一步探索其他类型的神经网络或融合多传感器信息，以进一步提升激光陀螺的性能。

总之，《基于阈值去噪和Elman神经网络的激光陀螺误差补偿》这篇论文为解决激光陀螺误差问题提供了有效的技术手段，具有较高的学术价值和工程应用前景。