MATLAB实现的MEMS陀螺仪Allan方差分析与参数拟合系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，专门用于MEMS陀螺仪的随机误差分析。通过计算Allan方差识别噪声特性，提取五种关键误差系数，并采用最小二乘法进行高精度曲线拟合，为陀螺仪性能评估提供可靠工具。

详 情 说 明

MEMS陀螺仪Allan方差分析与参数拟合评估系统

项目介绍

本项目专为MEMS陀螺仪随机误差定量分析而设计，通过Allan方差算法深入解析陀螺仪噪声特性。系统能够自动识别并提取五种关键误差参数，采用最小二乘法进行精度拟合，并生成全面的评估报告，为陀螺仪性能评估和误差补偿提供可靠的数据支持。

功能特性

• 全流程自动化分析：从原始数据导入到结果输出一站式完成
• 多参数精确提取：定量计算量化噪声、角度随机游走、零偏不稳定性、速率随机游走和速率斜坡系数
• 智能曲线拟合：基于非线性最小二乘法的精度优化拟合
• 多维度评估体系：提供残差分析、决定系数（R²）和均方根误差（RMSE）等质量指标
• 专业可视化输出：生成双对数坐标的Allan方差曲线及拟合效果对比图

使用方法

1. 数据准备：准备N×1维的陀螺仪角速率数据（单位：deg/s），确保数据为等间隔采样
2. 参数设置：在配置区输入采样频率（默认值通常可满足大部分应用场景）
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成计算流程
4. 结果获取：查看生成的误差系数表格、拟合评估报告和Allan方差图谱

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱（用于最小二乘拟合）、统计学工具箱
• 内存建议：处理超过10万数据点时建议4GB以上可用内存

文件说明

主程序文件整合了完整的分析流程，包含数据预处理、Allan方差计算、噪声参数辨识、曲线拟合优化以及结果可视化等核心模块。该文件实现了从原始陀螺仪数据到误差特性评估的全套算法，确保分析过程的准确性和可靠性。