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资源说明：光纤陀螺(FOG)的漂移输出经常淹没在噪声中，直接建模补偿漂移信号非常困难，提出基于经验模态分解(EMD)的阈值滤波方法(EMD-T)对漂移信号预处理。为了提高EMD 分解的精确度，基于噪声传播模型引入一种有界噪声辅助分析的方法，将漂移信号中幅值小、频率高的噪声信息压缩至低阶本征模态函数中。为了验证算法的有效性，采集一款干涉型FOG 的静态漂移输出作为测试信号，将EMD-T 与基于小波包变换(WPT)和常规EMD(CEMD)的阈值滤波方法进行了对比分析。仿真结果及Allan方差分析表明，EMD-T较WPT和CEMD 滤波性能有显著的改善，经EMD-T 处理后，漂移信号的量化噪声(Q)和角度随机游走(N)分别由0.7862 μrad 和4.58×10-3（°）·h-1/2下降至0.1340 μrad 和9.03×10-4（°）·h-1/2。
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