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Research on the compensation in MEMS gyroscope random drift based on time-series analysis and Kalman filtering

机译：基于时间序列分析和卡尔曼滤波的MEMS陀螺仪随机漂移补偿研究

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From a practical point of view, the paper introduces an effective compensation method for MEMS gyroscope random drift. First, the MEMS data will be collected and pretreated by using time-series analysis so as to get the random drift signals. Then the ARMA model will be established and the signals will be filtered by Kalman filtering. The compensation results by Kalman filtering shows that the proposed method can effectively reduce random drift not only on the conditions but also at constant rates.
机译：从实际的角度出发，本文介绍了一种有效的MEMS陀螺仪随机漂移补偿方法。首先，将通过时间序列分析来收集和预处理MEMS数据，以获得随机漂移信号。然后将建立ARMA模型，并通过卡尔曼滤波对信号进行滤波。卡尔曼滤波的补偿结果表明，该方法不仅可以在一定条件下而且在恒定速率下都能有效地减少随机漂移。

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