融合算法

包含常用的针对陀螺仪小波滤波，卡尔曼滤波，前向线性预测FLP滤波，还有小波滤波与FLP滤波方法的融合算法，分析和比较滤波前后的功率谱密度，画出功率谱密度图，还有滤波效果比较图，最后还有相应的Allan方差分析。内容丰富，只要把数据load进去就可以了（默认长度为4096,可更改），上手简单，初学者也能看懂。其中FLP滤波，1和2文件分别为东西方向互补的数据。

clear all;
clc;
a1=load（‘1.txt‘）;
a2=load（‘2.txt‘）;
% a=load（‘3.txt‘）;
a=（a1+a2）/2;
% a=a/0.289;
m=length（a）;
u（1:10）=a（1:10）;
w=rand（101）;
x（1:10）=u（1:10）;
t=0.00002;
for i=11:m
    x（i）=u（1:10）*w/sum（w） ;%所选权值必须进行归一化，否则等于将前十个数据进行了加权和，必将增加后边预测值的幅度
    e（i-10）=a（i）-x（i）;
    w=w+t*e（i-10）*u（1:10）‘;
    u（11）=a（i）;
    for j=1:10
        u（j）=u（j+1）;
    end
end
y=x‘;
 fs=0.1;
 Hs=spectrum.periodogram;

[cl]=wavedec（a3‘db1‘）;
[thrsorhkeepapp]=ddencmp（‘den‘‘wv‘a）;%默认阈值去噪
x2=wdencmp（‘gbl‘a‘coif1‘3thrsorhkeepapp）;
figure（1）
subplot（211）plot（a）grid onlegend（‘原始值‘）ylabel（‘输出值（/V）‘）;
% subplot（212）plot（x2‘r‘）grid onaxis（[04000-10e-3-7e-3]）;
subplot（212）plot（x2‘r‘）grid on;

ylabel（‘输出值（/V）‘）;
legend（‘小波滤波值‘）;
figure（4）
 subplot（122）p

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2823  2013-08-24 19:16  陀螺仪滤波算法大合集\FLP.m
     文件         902  2013-08-24 19:18  陀螺仪滤波算法大合集\kalman.m
     文件        7318  2013-04-24 16:11  陀螺仪滤波算法大合集\kal_w_FLP.m
     文件         174  2008-06-03 14:43  陀螺仪滤波算法大合集\nihe.m
     文件        3503  2011-12-27 20:47  陀螺仪滤波算法大合集\Untitled.asv
     文件        3468  2011-12-27 20:48  陀螺仪滤波算法大合集\Untitled.m
     文件         357  2014-12-23 15:08  陀螺仪滤波算法大合集\说明.txt