本发明涉及mems器件的一种信号处理方法，具体的说是一种基与梯度过渡和小波变换的mems器件降噪方法。
背景技术：
1、mems惯性器件以其良好的性能和低廉的价格，广泛应用在各种惯性导航领域。mems陀螺仪的误差由确定性误差和随机误差组成，确定性误差可采用标定的方法对测量数据进行误差补偿，而陀螺仪的随机误差的不确定性强，具有较强的非线性，对中低精度的陀螺仪影响尤其显著，需要通过降噪的方法除去。现有的降噪方法有维纳滤波降噪、卡尔曼滤波降噪和小波降噪等方法，常规的降噪方法难以处理非线性，非平稳的信号。小波降噪中，以计算量小，降噪效果好等优点为最常用的mems器件降噪方法，但是，在mems器件信号降噪时，当信号发生变化较大，在信号转折处会出现明显的偏差，对mems器件测量精度影响较大。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种mems器件测量信号的降噪方法，以解决上述现有技术存在的问题，提高mems传感器的测量精度。
2、为实现上述目的，本发明采用基于梯度过渡的小波变换降噪方法，包括下列步骤：
3、(1)搭建实验平台，组成mems器件信号测量系统，进行数据采集。
4、(2)对采集的数据信号进行梯度检测，设定参数值，检测出梯度变化较大处。
5、(3)对检测出的梯度变化较大处进行过渡处理，由信号梯度转折点进行数据的延展，形成过渡区间。
6、(4)对过渡处理后的信号进行小波变换降噪，得到初步降噪后的信号。
7、(5)去除初步降噪后的信号的过渡区间得到梯度过渡后的降噪信号。
8、一种基于梯度过渡和小波变换的mems器件降噪方法，包括如下步骤：
9、(1)通过mems器件信号转台测试平台，获取mems惯性器件测量信号；
10、(2)对mems惯性器件测量信号进行梯度检测：
11、计算mems惯性器件测量信号的梯度值x为mems惯性器件测量信号的测量值，t为测量时间；
12、(3)设定梯度检测值为3σ，其中，
13、梯度检测值的残差gj＝grad(xj)-y，m为数据点数，y为数据梯度均值；
14、当j＝k时,即k时刻梯度检测值的残差gk大于3σ即gk-3σ≥0，则判定k时刻为梯度转折处；
15、(4)对k时刻的梯度转折处通过增加拓展数据形成过渡区，进行过渡处理，对于xk点处进行双向的数据延展，形成过渡区(k-i，k)和(k，k+i)；
16、对于xk点后取i个虚拟数据采样点插入，得到取值为xk+1，将插入到初始的测量信号xk后；对于xk点前取i个虚拟数据采样点插入，得到取值为xk-1，将插入到初始的测量信号xk前；
17、(5)对过渡处理后的信号进行小波变换降噪，得到初步降噪后的信号，具体的步骤如下:
18、设定小波分解层数l和小波函数db4；进行mallat小波分解，判断分解次数与设定分解层数是否相等，未达到分解层数则对继续进行分解，直到分解次数与设定分解层数相等；得到l层分解小波系数；
19、设定值λ的选取：对每层分解小波系数np(kp)，设定值λ＝np(kp-β),β＝m/(l+2-i)α，其中m＝k1，p表示分解的层数，kp为小波分解后各层小波中小波系数的项数，np为小波系数的具体值，α为经验系数；将所有小波系数np(kp)与设定值λ比较，保留高于设定值λ的小波系数，进行小波分量的重构，重构为小波分解的逆过程，将经过梯度检测值筛选后保留下来的np(kp)和mp(kp)信号进行相加，得到小波变换降噪处理后的信号
20、(6)去除初步降噪后的信号的过渡区间得到梯度过渡后的降噪信号：
21、根据插入的虚拟采样数据的位置，确定过渡区间为(k-i，k+i)，过渡区间数据为删除过渡区间的数据，得到最终降噪信号。
22、如上所述的基于梯度过渡和小波变换的mems器件降噪方法，在所述步骤(1)中数据采集时间为150s，转台设定的动态信号为均匀角速度进行机动，静止50s后x轴以2°/s角速率转动50s，然后再静止50s，完成数据的采集和监测。
23、本发明和现有技术相比的优点是：
24、本发明将梯度检测和小波技术有效的设计结合应用于mems器件降噪，算法简单，计算量小，对信号的梯度变化特征进行检测，结合小波技术的特点，在梯度转折处设置双向过渡区间，增加虚拟的数据采样点，为小波变换算法在梯度的边界处提供过渡，改善了小波技术降噪中信号转折处存在偏差较大处的现象，减小了由于信号梯度变化对降噪算法的影响，达到提高mems器件的测量精度的目的。
1.一种基于梯度过渡和小波变换的mems器件降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于梯度过渡和小波变换的mems器件降噪方法，其特征在于，在所述步骤(1)中数据采集时间为150s，转台设定的动态信号为均匀角速度进行机动，静止50s后x轴以2°/s角速率转动50s，然后再静止50s，完成数据的采集和监测。
