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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211164999.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法是由冉昌艳;王伟;孙水发;祝执设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法在说明书摘要公布了：一种基于ICEEMDAN‑ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法，它包括以下步骤：步骤1：对微机电系统MEMS陀螺信号进行预降噪；步骤2：分解微机电系统MEMS陀螺信号，得到多个本征模态函数IMF与余项Res；步骤3：计算各阶本征模态函数IMF的自相关函数方差，使用自相关函数ACF自适应阈值筛选噪声主导本征模态函数IMF；步骤4：剔除噪声主导本征模态函数IMF后与余项Res一起重构微机电系统MEMS陀螺信号；通过以上步骤完成对微机电系统MEMS陀螺信号的去噪。本发明的目的是为了解决现有的用于信号降噪的经验模态分解EMD算法存在模态混叠现象，导致无法有效分离噪声与有用信号，影响后续噪声主导本征模态函数IMF的筛选的技术问题。

本发明授权一种基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤1：对微机电系统MEMS陀螺信号进行预降噪； 步骤2：分解微机电系统MEMS陀螺信号，得到多个本征模态函数IMF与余项Res； 步骤3：计算各阶本征模态函数IMF的自相关函数方差，使用自相关函数ACF自适应阈值筛选噪声主导本征模态函数IMF； 步骤4：剔除噪声主导本征模态函数IMF后与余项Res一起重构微机电系统MEMS陀螺信号； 通过以上步骤完成对微机电系统MEMS陀螺信号的去噪； 在步骤2中，使用改进完全自适应噪声集合经验模态分解ICEEMDAN算法分解微机电系统MEMS陀螺信号x，得到N个本征模态函数IMF与一个余项Res； 具体分为以下子步骤： 2.1计算一阶残差r1和第1阶本征模态函数IMF1： ； ； 其中，·表示多个信号求均值；表示信号的局部均值，以微机电系统MEMS陀螺信号x为例，其局部均值计算方式如下： ； 其中，envupx和envdownx为x的上包络与下包络，分别可由x的极大值、极小值经过三次多项式插值得到；，i=1,2,…,n1，n1为构造信号时添加的高斯白噪声的个数，ωi表示第i个均值为0、方差为1的高斯白噪声，β0=ε0stdxstdE1ω1，std为计算标准差，ε0为高斯白噪声的幅度；Ek·表示经验模态分解EMD分解所得的第k阶本征模态函数IMF； 2.2计算二阶残差r2和第2阶本征模态函数IMF2： ； ； 其中，=r1+β1E2ωi，i=1,2,…,n1，β1=ε0stdr1； 2.3k2，计算k阶残差rk和第k阶本征模态函数IMFk： ； ； 其中，，i=1,2,…,n1，βk=ε0stdrk，判断rk是否单调，若rk单调，则停止分解；若rk非单调，则k加1，重复步骤2.3，直到rk单调； x可表示为： ； 式中，N为改进完全自适应噪声集合经验模态分解ICEEMDAN分解终止时的k，Res为分解终止时的rk； 在步骤3中，计算各阶本征模态函数IMF的自相关函数方差，使用ACF自适应阈值筛选噪声主导本征模态函数IMF，筛选噪声主导本征模态函数IMF的ACF自适应阈值t1的形式如下： ； 其中，λ为自适应阈值调整系数，计算各阶本征模态函数IMF自相关函数方差，如果小于t1，则将该本征模态函数IMF判定为噪声主导本征模态函数IMF。

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