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1.
3.
将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF),建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下,滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法,发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素,并没有考虑各个状态之间的相关性,不能充分发挥多渐消因子的优势。为此,本文提出渐消因子矩阵,基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法,提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制,也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性,能更好的满足工程应用的要求。 相似文献
4.
《中国生物制品学杂志》2015,(10)
目的表达纯化可溶性肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosisinducing ligand,TRAIL)蛋白,并测定其生物学活性。方法利用E.coli中表达C-端带有6×His标签的可溶性TRAIL蛋白,并优化诱导时间(4、6和8 h)和诱导剂IPTG的浓度(0.06、0.125、0.25、0.5、1 mmol/L)。表达产物经Ni亲和层析和离子交换层析纯化后,采用MTT法测定不同浓度TRAIL(终浓度分别为100、200、400 ng/ml)的活性,并检测亲和层析过程中两种洗脱方式(洗脱液4℃留柱过夜后进行洗脱和洗脱液进柱后直接收集流出液)及纯化过程中两次透析的时间(均为24和48 h)对TRAIL活性的影响。结果最佳诱导时间为6 h,最佳IPTG诱导浓度为0.5 mmol/L。表达产物的表达量占菌体总蛋白的20%,相对分子质量为20 000,可与兔抗人TRAIL单克隆抗体发生特异性结合。TRAIL终浓度为100、200和400 ng/ml的实验组的抑制率分别约为36%、53%和73%。亲和层析的两种洗脱方式的TRAIL活性差异无统计学意义(P0.05),透析48 h比透析24 h获得的TRAIL活性显著降低(P0.05)。结论 TRAIL蛋白成功在E.coli中表达,具有抑制肿瘤细胞生长的作用,优化后的TRAIL诱导条件和纯化方法可进一步大量生产高TRAIL蛋白的活性,满足了TRAIL的基础及临床相关研究的要求。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
《Planning》2019,(5)
目的探讨植入型心律转复除颤器(implantable cardioverter defibrillator,ICD)用于心源性猝死一级预防时,植入前发生非持续性室性心动过速(non-sustained ventricular tachycardia,NSVT)与植入后ICD恰当治疗的关系。方法本研究为单中心回顾性队列研究,连续纳入2006年1月至2017年12月在北京协和医院住院植入ICD用于一级预防的心脏病患者,患者在住院期间ICD植入前均完善Holter检查。根据Holter检查是否出现NSVT,将患者分为NSVT组及无NSVT组。门诊或电话随访至2018年8月,随访事件包括全因死亡、植入后ICD放电治疗及抗心动过速起搏(antitachycardia pacing,ATP)治疗情况。结果纳入60例符合入选和排除标准的患者,随访时间37 (14~61)个月,KaplanMeier生存曲线及Log-Rank检验提示,NSVT组与无NSVT组相比,全因死亡率无统计学差异(P=0. 108),NSVT组恰当治疗的风险高于无NSVT组(P=0. 033),NSVT和左心室射血分数与ICD恰当治疗独立相关(NSVT:HR=5. 099,95%CI:1. 399~18. 588,P=0. 014;左心室射血分数:HR=1. 077,95%CI:1. 013~1. 145,P=0. 018)。结论 ICD一级预防患者植入前出现NSVT提示接受ICD恰当治疗的风险增加。 相似文献
10.
实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20%,误检率降低了3%. 相似文献