针对使用扩展卡尔曼算法( extended Kalman filter,EKF)对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精 度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法( square root cubature Kalman filter,SRCKF)。SRCKF使用基于容积原 则的数值积分方法直接计算非线性随机函数的均值和方差。该算法实现时只需计算函数值,避免了求导运算,降低了计算复杂度。且该算法传播了状态协方差的平方根,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和 稳定性。把平方根容积卡尔曼滤波算法

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.

左房容积与功能在预测心血管事件中的作用.pdf

针对人体血压无创检测问题，提出了一种基于心电信号（Electrocardiogram，ECG）与光电容积脉搏波（Photoplethysmograph，PPG）的血压测量算法。通过脉搏波传递时间（Plusewave Transit Time，PTT）计算出收缩压；将弹性腔模型与脉搏波特征K值模型相结合，计算人体舒张压。实验中，对采集到的心电信号和指尖脉搏信号进行数字滤波，采用自适应特征提取方法对信号波形进行准确地分析计算，实现血压的无创连续监测，且计算结果与标准仪器测量结果相比平均误差小于5 mmHg。

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题，提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法，构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计，并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正，有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力；在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上，设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构，并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验，仿真结果证明了所

交互式多模型滤波(IMM) 的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布, 用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差. 对此, 考虑到模型的混合概率是时变的, IMM的交互过程可以用非线性方程来描述, 因而采用容积卡尔曼滤波(CKF) 中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计, 并从理论上证明了容积法则的近似精度. 仿真实验表明, 由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度, 所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.

基于MUSIC的算法利用腕上光电容积 脉搏波(PPG)信号提供按需心率估算

长方体（二）体积和容积导学案.doc

2022-2028全球与中国离心泵和容积泵市场现状及未来发展趋势

五年级下册容积和容积单位练习课.ppt