整理好的采用CbCr椭圆聚类算法matlab例子

资 源 简 介

整理好的采用CbCr椭圆聚类算法matlab例子

详 情 说 明

本文将介绍基于CbCr椭圆聚类算法的光纤陀螺误差分析方法，结合Allan方差和多元统计技术实现误差建模。

误差分析流程 首先通过Allan方差分析光纤陀螺输出的随机误差特性，识别量化噪声、角度随机游走等误差成分。采用逐步线性回归筛选显著误差源，建立误差预测模型时引入加权加速度因子，体现不同运动状态下的误差权重差异。

多维统计算法 主成分分析用于降维处理陀螺输出数据，提取主要特征分量；因子分析则分离观测噪声与系统误差；贝叶斯分析实现误差参数的概率化估计，处理测量不确定性。三种方法形成互补的分析体系。

三维仿真建模 在速度-距离-幅度三维空间中呈现误差分布，仿真环境集成： 雨衰效应：采用ITU-R降水衰减模型 阴影衰落：对数正态分布建模 多径干扰：基于延迟抽头线模型 通过CbCr椭圆聚类在色度空间划分误差等级区域，直观显示不同干扰条件下的误差聚类特征。

该方法为复杂环境下的光纤陀螺误差补偿提供了包含空间分布特征的解决方案，特别适用于动态载体的导航系统优化。