一般情況下為了減弱/去除雷射陀螺高頻抖動的影響，採用高頻取樣(2-4khz)、數字濾波(20-30階fir)、再低頻輸出(100-200hz)方案。然而由於濾波器有相位延遲效應，所以也需要對加速度計訊號作相應的時間延遲處理，這樣陀螺和加計訊號才會滿足時間同步性要求。否則如果時間不同步的話，在動態情況下極容易引起導航解算誤差（可參考《捷聯慣導系統中加速度計的時延補償研究》）。
如果是在已採集的100-200hz的imu資料基礎上作導航解算，不論是雷射、光纖還是mems的捷聯系統，一般不宜再在導航演算法之前（即對imu資料）作數字濾波預處理。當然，更忌諱只針對其中陀螺或加計中的一類感測器做濾波處理，這樣會嚴重破壞imu原有的時間同步性。數字預濾波（通常是低通濾波）雖然表面上會減小感測器取樣資料的雜訊/毛刺，但一般對導航精度提高影響很小，如果濾波器通頻帶過窄了反而還影響系統的動態效能。
最好的濾波方式是採用imu減振器進行物理濾波，使得載體的高頻振動訊號不能直接傳播進入imu，至少能大部分削弱。這時慣導給出的是imu的姿態速度定位等導航資訊，如果深究的話跟載體的是有細微區別的，但imu工作環境好了對感測器往往非常有利，才容易實現更高精度導航。
如果imu訊號高頻部分存在偽圓錐/划船運動，而幾乎不含載體的實際運動資訊，那很好處理，可以放心使用濾波器濾去高頻部分，必定是有益的；但如果運載體也包含高頻運動資訊，那就得權衡兩者大小了（如果知道/可以比較的話），到底是不濾時由偽運動引起的誤差大，還是濾去後因高頻運動資訊缺失造成的誤差大。
所以，慎重考慮預濾波問題，通常好處不多（不明顯），但壞處不少（很嚴重）。
卡爾曼濾波python及陀螺儀例子
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