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1.
2.
心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法。提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,应用扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波平滑对BCG信号进行复合滤波。该模型提供健康个体的BCG信号,包括H波、I波、J波、k波、L波和M波特征。经联合扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼平滑滤波后的BCG信号比其他传统滤波器滤波后的BCG信号信噪比更高。基于动态高斯模型合成的BCG信号能完整表达健康个体的BCG信号特征,联合扩展卡尔曼滤波和扩展卡尔曼平滑的复合滤波,对BCG信号的滤波达到了更好的降噪效果。 相似文献
3.
为了提高双定子永磁无刷(DS-PMBL)电动机控制系统的稳定性,在基于滑模观测器(SMO)的控制方法基础上,提出了一种改进的SMO,并设计了卡尔曼滤波器与低通滤波器(LPF)形成级联的两级滤波方法.SMO可以通过测量DS-PMBL的电压、电流来获得转子位置和转速信息,但是观测反电势中存在的高频噪声和纹波会直接影响到估测精度.采用饱和函数对传统SMO进行改进,并引入变截止频率的LPF与卡尔曼滤波器对反电势再次滤波,最后使用锁相环计算出转子位置和转速信息,经过改进的SMO能够显著抑制扰动,并且估测信息精度得到明显提升,提高了系统的稳定性. 相似文献
4.
5.
提出了一种基于最小二乘拟合和四元数拓展卡尔曼滤波器小型无人机姿态系统估计方法。首先建立三轴磁力计的物理模型,采用最小二乘拟合算法估算磁力计的干扰向量,然后采用加速度计对磁力计进行倾斜补偿,最后采用拓展卡尔曼滤波器融合加速度计、陀螺仪和磁力计的4数据,估计飞行器三维姿态。测试结果表明,姿态系统的方位角的线性误差最大为4°,倾斜40°情况下,方位角最大误差为2.6°,静止放置时,横滚角、俯仰角和方位角最大的静止偏差分别为0.215°、0.103°和0.464°。 相似文献
6.
基于离散滑模观测器的锂电池荷电状态估计 总被引:2,自引:0,他引:2
锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计是电池管理系统的重要组成部分,针对锂电池非线性的特性,提出了采用离散滑模观测器估计锂电池荷电状态的方法,给出了离散滑模观测器的设计方法及其稳定性证明。基于锂电池的戴维南等效电路模型,给出了该方法的设计过程,在不同的充放电电流倍率和环境温度下,进行了锂电池模型的参数辨识,通过与常用的扩展卡尔曼滤波法相比较,分析了离散滑模观测器对锂电池SOC估计的精度、鲁棒性和算法复杂度等方面的性能。实验结果表明,采用该算法可实现锂电池SOC快速精确地估计,误差可控制在约3%,验证了该方法的可行性。 相似文献
7.
基于卡尔曼滤波提出了两种相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统的相位噪声补偿算法,这两种算法在发射端的时域均插入导频,并在接收端对导频进行卡尔曼滤波,最后利用插值算法补全全部子载波的相位噪声.仿真结果表明,基于最小均方误差(MMSE)准则的判决反馈算法在相位噪声比率为10-1时,系统误码率约为10-4,并且出现了错误平层,而基于卡尔曼滤波所提出的两种相位噪声算法在大相位噪声的情况下仍然具有较好性能且能有效地降低错误平层,因而所提出的相位噪声补偿算法能改善CO-OFDM系统的性能. 相似文献
8.
针对民用定位产品存在的精确度低、携带不轻便、性价比低等问题,从硬件、上位机软件等方面研究并设计了一种基于C8051F020单片机的GPS定位系统,由GPS接收模块、通信模块、单片机控制模块和上位机控制模块组成。采集数据可由多种方式上传至上位机,上位机采用卡尔曼滤波器对该GPS定位系统的测试数据进行处理和误差分析,分析结果表明该定位系统定位误差小,误差率在0-1%之间,定位精确度高,具有较高实用价值,适合应用于民用定位产品之中。 相似文献
9.
10.
在无人机领域,具有高精度且易于实现的导航算法是研究的热点,获取准确实时的姿态信息是无人机控制的关键。针对姿态解算问题,采用陀螺仪和加速度计等常见惯性元件,给出姿态矩阵的更新算法,仿真并对比了互补滤波器、梯度下降算法和线性卡尔曼滤波器等常用姿态解算算法,有利于人们加深对姿态解算的认识。 相似文献