基于MATLAB的加速度传感器多算法噪声处理系统

资 源 简 介

本项目实现加速度传感器三类典型噪声（热噪声、量化噪声、干扰噪声）的仿真建模与处理，对比分析低通滤波、多项式拟合及矢量化处理算法，提供直观的性能评估界面。

详 情 说 明

基于多种滤波算法的加速度传感器噪声处理及性能评估系统

项目介绍

本项目是一个专注于加速度传感器输出信号噪声分析与处理的MATLAB仿真系统。系统能够对加速度信号中常见的热噪声、量化噪声和干扰噪声进行精确建模与仿真，并对比评估经典低通滤波器、多项式拟合法以及矢量卡尔曼滤波器三种信号处理算法的降噪性能。通过综合性能指标评估，验证了矢量卡尔曼滤波器在信号保真度与噪声抑制方面的优越性，为加速度传感器的信号处理算法选择提供了科学依据。

功能特性

• 噪声仿真建模：精确模拟三类典型传感器噪声（高斯白噪声、量化噪声、随机尖峰干扰）。
• 多算法集成：实现并集成三种主流滤波算法，便于横向对比。
• 定量性能评估：提供信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）等关键指标的计算与分析。
• 执行效率分析：对比不同算法的计算耗时，评估其实时处理潜力。
• 可视化结果输出：生成含噪信号、滤波后信号的时域波形图及综合性能对比图表。

使用方法

1. 准备输入：根据需要设置理想加速度基准信号（如正弦波、方波）的类型与参数。
2. 配置噪声：设定三类噪声的强度、量化步长或尖峰概率等模型参数。
3. 选择算法与参数：为拟评估的算法配置相应参数（如低通滤波器截止频率、多项式阶数、卡尔曼滤波参数矩阵）。
4. 运行主程序：执行主程序启动仿真实验，系统将自动完成噪声注入、信号处理、性能计算与结果可视化全过程。
5. 查看结果：分析程序生成的对比图表、性能指标数据及综合评价报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与执行功能。它首先根据用户配置生成理想的基准加速度信号，随后调用噪声模型生成模块对理想信号进行污染，以模拟真实传感器的输出。接着，程序按序调用三种滤波算法的实现模块，对含噪信号进行并行或串行处理。在处理完成后，主程序会启动性能评估模块，计算各算法输出信号的信噪比、均方根误差等量化指标，并记录算法的执行时间。最终，它负责协调数据的可视化输出，将所有原始信号、处理后信号、性能对比结果以图形和报告的形式呈现给用户。