Отклонение Аллана
Отклонение Аллана используется, чтобы измерить устойчивость частоты колебания для последовательности данных во временном интервале. Это может также использоваться, чтобы определить внутренний шум в системе как функция времени усреднения. Временные ряды усреднения τ могут быть заданы как τ = m/fs. Здесь fs является частотой дискретизации данных, и m является списком возрастающих, составляя в среднем факторы (такой как 1, 2, 4, 8, …).
[ возвращает дисперсию Аллана avar,tau] = allanvar(Omega)avar как функция усреднения времени tau. Значение по умолчанию, составляющее в среднем время tau последовательность октавы, данная как (1, 2..., 2floor {log2 [(N-1)/2]}), где N является количеством выборок в Omega. Если Omega задан как матрица, allanvar действует по столбцам omega.
Загрузите данные о гироскопе из файла MAT, включая частоту дискретизации данных в Гц. Вычислите отклонение Аллана.
load('LoggedSingleAxisGyroscope','omega','Fs') [avar,tau] = allanvar(omega,'octave',Fs);
Постройте отклонение Аллана на loglog график.
loglog(tau,avar) xlabel('\tau') ylabel('\sigma^2(\tau)') title('Allan Variance') grid on
Сгенерируйте демонстрационный шум гироскопа, включая угол случайный обход и уровень случайный обход.
numSamples = 1e6; Fs = 100; nStd = 1e-3; kStd = 1e-7; nNoise = nStd.*randn(numSamples,1); kNoise = kStd.*cumsum(randn(numSamples,1)); omega = nNoise+kNoise;
Вычислите отклонение Аллана в определенных значениях . Отклонение Аллана является квадратным корнем из отклонения Аллана.
m = 2.^(9:18); [avar,tau] = allanvar(omega,m,Fs); adev = sqrt(avar);
Постройте отклонение Аллана на loglog график.
loglog(tau,adev) xlabel('\tau') ylabel('\sigma(\tau)') title('Allan Deviation') grid on
