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提出一种基于时变多变量回归模型利用ECG信号和心脏运动信号相关性进行预测的预测方法,该方法将ECG信号非平稳心率变化信息的全过程通过模型中互相关项引入心脏信号预测中,以克服单纯的基于线性模型预测方法的不足,增强了对心脏信号中非平稳变化的适应能力,提高了估计的精度。通过对偶卡尔曼滤波器对模型的状态和参数分别进行估计,完成心脏运动信号的实时预测,并通过比较实验验证了算法的有效性。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2020,(5):72-77
本文提出了一种基于内容的优化双边滤波运动自适应去隔行算法.该算法在传统运动自适应算法的基础上,利用双边滤波改进了视频中的动静检测方法,改善了视频插值点的运动状态,能较好的识别视频中的动静区域,具有较好的抗噪声能力及静态物体边缘保持能力,并能够根据图像的内容,自适应地调整运动静态权重,达到较好的去隔行效果. 相似文献
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鉴于传统的跟踪算法鲁棒性和实时性不足,构建了一种基于Kalman滤波的运动目标跟踪系统。对于运动目标的跟踪,此系统先采用背景差分法检测目标位置,再使用Kalman滤波算法估计目标位置。通过建模仿真,结果表明,该算法能较好预测运动目标的位置,实现了对运动目标的实时跟踪。 相似文献
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针对非高斯分布的测量噪声、野值点或未知时变的噪声统计特性导致SLAM定位方法的量测更新中状态估计不正确甚至不收敛的问题,提出一种基于改进变分贝叶斯滤波的鲁棒SLAM定位方法.首先,利用变分贝叶斯自适应滤波算法对时变的测量噪声协方差进行估计.然后,通过重加权平均构建的权重函数对估计的协方差矩阵进行鲁棒化处理.最后,对系统状态更新进行多次迭代,逐步修正其估计误差.同时,为了观测到不同深度的特征点,构建了包含深度参数的特征测量模型.实验结果表明,当量测噪声不服从高斯分布且量测信息中有野值点时,与基于变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波的SLAM方法相比,所提方法的定位精度分别提高了17.23%、20.46%和17.76%,说明该方法对环境干扰具有更好的适用性和鲁棒性. 相似文献
6.
针对丁醇生产过程中发酵产物品质参量难以实时测量,现有测量方法精度不高、测量结果受不确定因素影响较大的问题,提出一种基于贝叶斯推断和支持向量回归（Support vector machine regression,SVR）的多层软测量建模方法。首先应用贝叶斯推断计算后验概率、筛选偏置数据,并对偏置数据校准,建立第一层SVR模型;然后利用贝叶斯推断进行二次校准,建立第二层SVR模型,对第一层SVR模型输出进行修正,得到最终预测结果,克服干扰和偏差引起的模型不准确问题。将基于贝叶斯推断的多层支持向量回归（Bi-SVR）预测模型应用于丁醇发酵过程,仿真及实验结果表明,相较于传统SVR预测模型,系统在低干扰的情况下预测精度提高了4.52%,在高干扰时预测精度提高了5.37%。 相似文献
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在数据采集与处理系统的量化器的量化单位受系统噪声限制的条件下,提出了一种基于梯度滤波的消除噪声的新方法.该文基于整数论原理[6]给出了该算法的严格论证,并且采用该算法构建了一量化系统.通过对该测量系统的仿真实验分析可以看出,此算法构建的测量系统比利用统计均值法设计的测量系统对测量数据处理的速度明显提高,实时性强. 相似文献
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鲁棒UKF滤波算法在SINS初始对准中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对系统存在不确定性扰动时传统UKF滤波算法的滤波精度和鲁棒性均下降的问题,提出了一种基于H∞范数的鲁棒UKF滤波算法.该算法在Krein空间内对简化UKF滤波算法进行改进,增加了一个鲁棒环节.鲁棒环节通过引入给定正常数调整滤波增益从而提高滤波算法的鲁棒性能.在SINS大方位失准角初始对准中对简化UKF滤波算法和鲁棒U... 相似文献
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为了提高飞行姿态的测量精度,工程上一般使用滤波算法对测量数据进行滤波降噪处理,由于建立在线性递推估计框架之上的卡尔曼滤波算法在处理非线性问题时精度不佳,且无迹卡尔曼滤波算法无法保证正交且解算量大,于是容积卡尔曼滤波算法便应运而生了。由于采用了容积采样准则,其解算量仍然较大,为此本文基于乔列斯基分解原理改进了容积卡尔曼滤波的逆矩阵运算方法,使解算精度保持不变的同时能够大幅降低解算时间,为工程应用提供了一种参考。 相似文献