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基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法汇报人：2024-01-26REPORTING

目录引言Hausdorff距离基本理论光纤陀螺基本原理与误差分析基于Hausdorff距离阈值滤波算法设计实验结果与分析结论与展望

PART01引言REPORTING

ABCD研究背景与意义光纤陀螺信号受到多种噪声干扰，影响其测量精度和稳定性。光纤陀螺作为一种重要的惯性传感器，在导航、定位等领域具有广泛应用。基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法，能够自适应地确定阈值，提高滤波效果。阈值滤波算法是一种有效的信号处理方法，能够抑制噪声、提高信号质量。

01传统滤波算法如卡尔曼滤波、小波变换等在处理光纤陀螺信号时存在局限性。基于统计学习理论的滤波算法在处理非线性、非平稳信号时具有优势。未来发展趋势是结合深度学习、强化学习等人工智能技术，进一步提高滤波算法的自适应性和实时性。国内外学者在光纤陀螺信号处理和滤波算法方面进行了大量研究。020304国内外研究现状及发展趋势

研究基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法的原理和实现方法。通过实验验证该算法的有效性和性能。创新点在于将Hausdorff距离引入到光纤陀螺阈值滤波算法中，实现自适应阈值确定，提高滤波效果。同时，结合深度学习技术，进一步提高算法的自适应性和实时性。分析该算法在处理光纤陀螺信号中的优势和局限性。本文主要研究内容及创新点

PART02Hausdorff距离基本理论REPORTING

Hausdorff距离是描述两个点集之间相似度的一种度量，用于衡量两个点集之间的最大不匹配程度。定义非负性对称性三角不等式Hausdorff距离总是非负的，当且仅当两个点集完全相同时，Hausdorff距离为零。Hausdorff距离是对称的，即点集A到点集B的Hausdorff距离等于点集B到点集A的Hausdorff距离。对于任意三个点集A、B和C，有Hausdorff(A,C)≤Hausdorff(A,B)+Hausdorff(B,C)。Hausdorff距离定义及性质

Hausdorff距离计算方法直接法计算点集A中每个点到点集B中所有点的距离，并找到其中的最小值，然后将这些最小值中的最大值作为Hausdorff距离。近似法通过采样或降维等方法简化计算过程，以加快计算速度，但可能会牺牲一定的精度。

形状匹配利用Hausdorff距离可以衡量两个形状之间的相似度，用于图像分割、目标跟踪等任务中的形状匹配。边缘检测通过计算图像中不同区域边缘点集之间的Hausdorff距离，可以检测图像的边缘并提取特征。医学图像处理在医学图像分析中，可以利用Hausdorff距离对病变区域进行定量描述和分类。Hausdorff距离在图像处理中应用

PART03光纤陀螺基本原理与误差分析REPORTING

Sagnac效应01光纤陀螺基于Sagnac效应来测量角速度，即当光束在一个环形路径中沿相反方向传播时，若路径本身相对于惯性空间旋转，则两束光会有不同的光程。基本结构02主要包括光源、光纤环、光电探测器及信号处理电路。光源发出的光经分束器分为两束，沿光纤环相反方向传播，最终汇合并由光电探测器接收。工作原理03当光纤环绕其敏感轴旋转时，两束反向传播的光波之间会产生Sagnac相移，该相移与旋转角速度成正比。通过测量此相移，可计算出旋转角速度。光纤陀螺工作原理及结构组成

光学误差包括光源波动、偏振态不稳定、光纤双折射等引起的误差。机械误差由于光纤环绕制不完美、温度变化引起的光纤环形变等机械因素导致的误差。电子误差包括电路噪声、模数转换误差等。环境误差如温度变化、振动和冲击等环境因素对光纤陀螺性能的影响。光纤陀螺误差来源及分类

误差会导致光纤陀螺的测量精度下降，使得输出数据偏离真实值。精度降低误差会限制光纤陀螺的动态响应能力，使其在短时间内无法准确跟踪快速变化的角速度。动态响应受限长期累积的误差会影响系统的稳定性，使得光纤陀螺在长时间工作后性能下降。稳定性变差误差的存在使得设定合适的阈值变得更加困难，进而影响滤波算法的性能。阈值设定问差对系统性能影响分析

PART04基于Hausdorff距离阈值滤波算法设计REPORTING

输入原始光纤陀螺数据输出滤波后的光纤陀螺数据主要步骤数据预处理、Hausdorff距离计算、阈值设置与滤波处理算法总体框架设计

03数据分段根据需要将数据划分为不同的段进行处理01数据清洗去除异常值、噪声点等02数据标准化将数据转换到统一的量纲和范围数据预处理模块设计

Hausdorff距离计算模块设计01定义两个点集之间的Hausdorff距离计算公式02实现计算给定两个点集之间的Hausdorff距离的函数对预处理后的数据进行Hausdor