Resumen

Este trabajo presenta un diferenciador de seguimiento sin retardo basado en la descomposición variacional de modos (VMD) para extraer la señal útil de una medida ruidosa del giroscopio. El diferenciador de seguimiento basado en la función sigmoide (STD) es un novedoso diferenciador de seguimiento con las ventajas de la capacidad de atenuación del ruido y el rendimiento dinámico. Sin embargo, existe una contradicción en STD; es decir, la selección de un factor de aceleración mayor puede provocar una convergencia más rápida pero una mala reducción del ruido aleatorio, mientras que la selección de un factor de aceleración menor puede provocar un retraso de la señal pero una reducción eficaz del ruido aleatorio. Aquí se introduce la transformación multiescala para superar la contradicción de STD. Se selecciona VMD para descomponer la señal ruidosa en componentes multiescala, se calculan los coeficientes de correlación entre cada componente y la señal original, se reserva el componente con mayor coeficiente de correlación y se filtran los demás componentes mediante el algoritmo STD adaptativo propuesto basándose en el coeficiente de correlación de cada componente, y finalmente se obtiene el resultado de denoising tras la reconstrucción. Las principales ventajas del algoritmo propuesto son las siguientes (i) en comparación con los diferenciadores de seguimiento tradicionales, se puede conseguir una mejor capacidad de supresión del ruido con la supresión del retardo temporal; (ii) en comparación con otros métodos de denoising ampliamente utilizados, se puede obtener una estructura más simple pero una mejor capacidad de denoising.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:std, componente, mala reducción del ruido aleatorio, mejor capacidad de supresión del ruido, reducción eficaz del ruido aleatorio, algoritmo std adaptativo, mayor coeficiente de correlación, diferenciador de seguimiento libre, mayor factor de aceleración, diferenciador de seguimiento novedoso
• Keywords:std, component, bad random noise reduction, better noise suppression ability, effective random noise reduction, adaptive std algorithm, biggest correlation coefficient, free tracking differentiator, larger acceleration factor, novel tracking differentiator