IMU数据均值滤波分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

惯性测量单元（IMU）由加速度计和陀螺仪组成，可实时输出物体的加速度、角速度等运动参数，广泛应用于无人机导航、机器人定位、虚拟现实等领域。然而，IMU 数据易受多种噪声干扰，主要包括：

• 高斯白噪声：由传感器内部电路热噪声引起，表现为数据围绕真实值的随机波动；

• 偏置漂移：随时间缓慢变化的系统性误差，如陀螺仪零漂；

• 冲击噪声：运动过程中突然的振动或冲击导致的瞬时异常值。

这些噪声会严重影响基于 IMU 数据的姿态解算、轨迹估计精度，因此需通过滤波算法进行预处理。均值滤波作为一种简单有效的线性滤波方法，适用于抑制高斯白噪声和小幅随机干扰，是 IMU 数据预处理的常用手段。

二、均值滤波的基本原理

三、IMU 数据均值滤波效果分析

四、窗口大小的选择策略

五、结论

均值滤波是 IMU 数据预处理的基础方法，其性能取决于窗口大小与应用场景的匹配：

• 小窗口（N=3-5）适用于高动态、噪声适中的场景，可兼顾响应速度与基本噪声抑制；

• 大窗口（N=10-20）适用于低动态、噪声显著的场景，能提供高稳定性数据；

• 实际应用中，需通过实验确定最优 N 值，并根据 IMU 型号（MEMS vs 光纤）和具体任务（导航 / 校准）进行针对性调整。

对于高精度需求，建议将均值滤波作为预处理步骤，后续结合卡尔曼滤波或互补滤波进一步提升性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 轩丹妮.毫米波干涉SAR性能分析与处理研究[D].电子科技大学,2016.DOI:10.7666/d.D00989226.

[2] 郭锦萍,白征东,辛浩浩.基于Kalmam滤波和Kalman-RTS平滑的高铁轨道平顺性数据融合算法[J].测绘工程, 2023, 32(2):7-12.

[3] 汪坤,张国良,张自杰,等.基于IMU的机械臂末端执行器姿态优化[J].电子测量技术, 2023, 46(1):72-77.

📣 部分代码

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