[发明专利]一种基于LSTM神经网络的MEMS陀螺仪原始输出信号降噪方法在审
| 申请号： | 202010622709.0 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111895986A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 王燕妮;翟会杰 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G01C19/5776 | 分类号： | G01C19/5776;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李郑建 |
| 地址： | 710055*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的MEMS陀螺仪原始输出信号降噪方法，包括以下步骤；1)获取MEMS陀螺仪原始输出数据；2)数据预处理；3)构建降噪模型，基于Keras框架构造建LSTM神经网络模型；4)降噪处理，用训练集数据训练神经网络模型，并保存模型，测试集数据作为训练后模型的输入进行预测处理；5)降噪结果评估，通过降噪评估指标均方误差进行评估。该方法采用LSTM神经网络模型的记忆功能特点，更容易获取陀螺仪输出数据序列的潜在规律，对MEMS陀螺仪原始输出信号降噪的效果显著。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 mems 陀螺仪 原始 输出 信号 方法 | ||
【主权项】：
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