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基于卡尔曼滤波和模型预测控制的混合储能平抑风电功率波动策略
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作者 秦磊 董海鹰 王润杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4286-4296,I0111,共12页
针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低... 针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低为多目标,利用遗传算法求解卡尔曼滤波自适应参数获得最优储能目标功率。为提高混合储能系统协调运行能力,考虑调节储能荷电状态(state of charge,SOC)通过模型预测控制实现计及电池运行寿命与超级电容SOC变化的动态功率分配。最后,结合实际风电功率数据进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效改善电池SOC、降低超级电容容量,符合储能平抑风电功率需求,能充分考虑两种储能设备的特性差异,提高功率分配的合理性,改善储能系统经济性。 展开更多
关键词 遗传算法 卡尔曼滤波 模型预测控制 混合储能 荷电状态 风电波动平抑
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基于卡尔曼滤波的遗传蚁群混合算法优化改进云模型的渗流监测异常值识别
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作者 王奎 欧斌 +1 位作者 刘振宇 傅蜀燕 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第33期14393-14399,共7页
大坝安全监测序列中广泛分布异常值,对其进行筛选与辨识是判定大坝运行性态的前提。传统的基于回归模型的异常识别方法会对监测数据造成正常值误判或者异常值漏判的情况。针对上述问题,将监测数据序列结合卡尔曼滤波方法去除噪声项,并... 大坝安全监测序列中广泛分布异常值,对其进行筛选与辨识是判定大坝运行性态的前提。传统的基于回归模型的异常识别方法会对监测数据造成正常值误判或者异常值漏判的情况。针对上述问题,将监测数据序列结合卡尔曼滤波方法去除噪声项,并以测值的日变化速率代替去噪后的数据,从而保留数据真实的演变轨迹,再结合云模型,建立基于日变化速率的改进云模型。同时采用遗传蚁群混合算法对改进云模型的阈值进行优化。分别对去噪前后和阈值优化前后的异常值数量进行对比分析。结果显示:原始数据经过卡尔曼滤波去噪处理后,日变换速率的总体范围显著减小,而用遗传蚁群混合算法对阈值区间进行优化后,其优化后的阈值区间小于优化前的。结果表明:所提出的方法在大坝的渗流监测中可更好地识别异常值,减少因噪声而引起的误判,有效提高对异常值的识别精度。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 日变化速率 遗传蚁群混合算法 改进云模型
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混合卡尔曼滤波在外辐射源雷达目标跟踪中的应用 被引量:9
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作者 武勇 王俊 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2014年第6期652-659,共8页
为了提高无迹卡尔曼滤波(UKF)中误差协方差矩阵的估计精度,该文结合外辐射源雷达目标跟踪模型,提出了一种混合卡尔曼滤波(MKF)算法,首先通过UKF对目标状态进行一次后验估计,然后重新建立一个观测方程,把UKF滤波输出的状态估计值转化为... 为了提高无迹卡尔曼滤波(UKF)中误差协方差矩阵的估计精度,该文结合外辐射源雷达目标跟踪模型,提出了一种混合卡尔曼滤波(MKF)算法,首先通过UKF对目标状态进行一次后验估计,然后重新建立一个观测方程,把UKF滤波输出的状态估计值转化为新建观测方程的量测值,并通过线性卡尔曼滤波对状态进行二次最优估计。实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF),UKF相比,MKF明显提高了外辐射源雷达目标跟踪的精度。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波(UKF) 外辐射源雷达 状态估计 混合卡尔曼滤波(mkf)
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基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法 被引量:24
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作者 王宏健 李村 +1 位作者 么洪飞 周佳加 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期254-261,共8页
针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型... 针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型,利用CKF完成各高斯分量的预测更新,并将更新结果进行融合缩减与加权求和,从而实现UUV自主导航定位。通过与EKF、UKF和CKF算法仿真对比实验,验证了GM-CKF可以提高估计精度;通过UUV湖试试验,验证了基于GM-CKF的UUV自主导航定位精度和稳定性优于传统算法,其计算时间满足实时导航定位的要求。 展开更多
关键词 无人水下航行器 导航定位 高斯混合密度模型 容积卡尔曼滤波
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混合坐标下的卡尔曼滤波及其应用 被引量:7
5
作者 郝健康 张明廉 文传源 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期126-131,共6页
详细研究了混合坐标下的扩展Kalman滤波算法问题,并将其应用于综合火力/飞行控制系统中的机载目标状态估计器设计,该滤波算法充分利用了直角坐标体系下状态变量的状态线性特性和视线坐标体系下状态变量的量测线性特性。通过系统的Monte ... 详细研究了混合坐标下的扩展Kalman滤波算法问题,并将其应用于综合火力/飞行控制系统中的机载目标状态估计器设计,该滤波算法充分利用了直角坐标体系下状态变量的状态线性特性和视线坐标体系下状态变量的量测线性特性。通过系统的Monte Carlo仿真表明,混合坐标下的Kalman滤波算法的稳定性及估计精度优于单独用视线坐标的滤波算法。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 状态估计 混合坐标
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混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪 被引量:7
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作者 高磊 徐德民 +1 位作者 崔海英 谢琳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期254-257,共4页
针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,... 针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,针对两坐标体系间协方差矩阵变换的近似 ,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的 Monte Carlo仿真结果表明 展开更多
关键词 水下被动目标跟踪 自适应推广卡尔曼滤波 混合坐标 虚拟噪声
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混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法 被引量:6
7
作者 刘永进 张国华 赵亦工 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期195-200,共6页
提出了一种基于混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法,可以用于解决参数漂移为非线性的问题.该方法首先根据给定状态空间模型的特点,使用无迹卡尔曼滤波技术和传统卡尔曼滤波技术分别处理非线性的状态转移模型和线性的观测模型,然后把估计结... 提出了一种基于混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法,可以用于解决参数漂移为非线性的问题.该方法首先根据给定状态空间模型的特点,使用无迹卡尔曼滤波技术和传统卡尔曼滤波技术分别处理非线性的状态转移模型和线性的观测模型,然后把估计结果用于非均匀校正.使用仿真的一维和二维数据验证算法性能,实验结果表明,所提算法扩展了传统卡尔曼滤波算法的使用范围,并且与扩展卡尔曼滤波算法相比,具有较高的稳定性和估计精度. 展开更多
关键词 图像处理 红外成像 非均匀校正 混合卡尔曼滤波 红外焦平面阵
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GPS/SINS组合导航系统混合校正卡尔曼滤波方法 被引量:17
8
作者 林敏敏 房建成 高国江 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2003年第3期29-33,共5页
利用卡尔曼滤波器将GPS伪距与SINS进行了深组合,在分析了导航误差产生原因的基础上,提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正卡尔曼滤波方法。与输出校正和反馈校正方案相比,这种校正方法提高了系统导航精度。仿真结果验证了混合校正... 利用卡尔曼滤波器将GPS伪距与SINS进行了深组合,在分析了导航误差产生原因的基础上,提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正卡尔曼滤波方法。与输出校正和反馈校正方案相比,这种校正方法提高了系统导航精度。仿真结果验证了混合校正卡尔曼滤波方法的有效性。 展开更多
关键词 GPS/SINS组合导航系统 混合校正 卡尔曼滤波 导航精度 全球定位系统 惯性导航系统
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WSNs环境下基于高斯混合容积卡尔曼滤波的移动机器人定位算法 被引量:9
9
作者 陈晓飞 凌有铸 陈孟元 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期133-138,共6页
针对移动机器人的定位问题,提出一种面向无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)环境下,结合高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的定位算法。将WSNs对移动机器人的观测、机器人自身对环境特征的观测以及机器人自身运动控制量进... 针对移动机器人的定位问题,提出一种面向无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)环境下,结合高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的定位算法。将WSNs对移动机器人的观测、机器人自身对环境特征的观测以及机器人自身运动控制量进行数据融合,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM-CKF算法,对机器人的预估位置实施预测修正,降低计算求解的空间维数,提高定位精度。仿真实验结果表明,所提出的方法比传统机器人自定位法定位精度有所提高,算法精度较标准的CKF算法提高了39.11%,比EKF算法提高了65.81%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 高斯混合容积卡尔曼滤波 移动机器人 定位
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基于无迹卡尔曼滤波的单站混合定位跟踪算法 被引量:6
10
作者 刘翔 宋常建 +1 位作者 胡磊 钟子发 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期71-75,共5页
针对移动台的单站跟踪问题,以"到达时间和与到达时间差(TSOA/TDOA)"新型混合定位技术作为基础,提出一种基于"到达时间和与到达时间差"混合被动单站定位模型的无迹卡尔曼滤波跟踪算法。该算法以观测到的有噪信息为基... 针对移动台的单站跟踪问题,以"到达时间和与到达时间差(TSOA/TDOA)"新型混合定位技术作为基础,提出一种基于"到达时间和与到达时间差"混合被动单站定位模型的无迹卡尔曼滤波跟踪算法。该算法以观测到的有噪信息为基础,引入"到达时间和与到达时间差"观测模式,使用受随机加速影响的匀速运动状态作为跟踪算法的状态模型,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用在移动台的定位跟踪上,实现了对移动台的位移和速度的同步跟踪。仿真结果表明:无迹卡尔曼滤波算法应用移动台跟踪系统是有效的;与扩展卡尔曼滤波相比,其跟踪算法的滤波精度、稳定性更优。 展开更多
关键词 移动台跟踪 无迹卡尔曼滤波(UKF) 到达时间之和(TSOA) 混合定位
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基于距离参数化的混合坐标系下平方根容积卡尔曼滤波纯方位目标跟踪 被引量:1
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作者 周德云 章豪 +2 位作者 张堃 张凯 潘潜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1353-1357,共5页
针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡... 针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法能得到更好的跟踪效果;接着将距离参数化思想和混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法结合,消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响。仿真结果表明,该滤波算法虽略微提升了计算复杂度,但其鲁棒性和滤波精度均有大幅度的提高。 展开更多
关键词 纯方位跟踪 混合坐标系 距离参数化 平方根容积卡尔曼滤波 鲁棒性
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利用混合卡尔曼滤波的混沌信号盲估计 被引量:1
12
作者 刘凯 黄青华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第12期2457-2460,共4页
针对混沌动力学系统时变参数未知的混沌信号,在含有状态噪声的情况下,利用混合卡尔曼滤波提出一种盲估计算法.对未知参数和混沌状态构成的高维状态进行估计,先利用卡尔曼滤波给出线性高斯部分的最优精确估计,剩余部分利用粒子滤波方法... 针对混沌动力学系统时变参数未知的混沌信号,在含有状态噪声的情况下,利用混合卡尔曼滤波提出一种盲估计算法.对未知参数和混沌状态构成的高维状态进行估计,先利用卡尔曼滤波给出线性高斯部分的最优精确估计,剩余部分利用粒子滤波方法给出次优估计,文中详细研究了高斯噪声以及非高斯噪声下的最优重要性函数选取并推导了重要性权重的计算公式,最终基于有效粒子的最小均方误差准则实现了信号的盲估计.仿真结果表明该算法能有效实现含有状态噪声混沌信号的盲估计,并取得了比基本粒子滤波算法更优的性能. 展开更多
关键词 混合卡尔曼滤波 粒子滤波 混沌信号 重要性函数
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新息自适应混合卡尔曼滤波算法构建地表沉降预测模型 被引量:5
13
作者 曾令权 熊鑫 陈竹安 《工程勘察》 2020年第4期55-61,共7页
为解决矿区地表沉降变形预测的问题,提高预测模型的精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)的新息自适应卡尔曼滤波(Innovation Adaptive Kalman Filter,IAKF)与组合神经网络相... 为解决矿区地表沉降变形预测的问题,提高预测模型的精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)的新息自适应卡尔曼滤波(Innovation Adaptive Kalman Filter,IAKF)与组合神经网络相结合的混合预测模型。首先,针对沉降变形监测序列的非平稳性与复杂性等特点,ARIMA模型能够将原始数列平稳化,以此构建地表下沉的预测模型,并作为新息自适应卡尔曼滤波的状态方程。然后,将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和BP神经网络结合,构建EEMD-PSO-BP神经网络的组合网络模型,将组合神经网络的沉降预测结果作为观测值引入到卡尔曼滤波观测方程中,以建立混合预测模型。最后针对噪声方差Q与R选取的问题,利用新息自适应卡尔曼滤波估计出噪声方差的协方差阵。混合预测模型能有效减小单一预测机制造成的同一性质误差的累积,将基于ARIMA的新息自适应卡尔曼滤波、EEMD-PSO-BP神经网络模型与混合滤波模型的精度进行对比,新息自适应混合卡尔曼滤波预测模型的均方根误差降低至0.3194mm,相对百分误差降到1.42%。实验结果表明,混合滤波模型的各项预测结果要优于传统预测模型,精度相比较传统的预测模型有较大的改善。 展开更多
关键词 沉降预测 集合经验模态分解 新息自适应卡尔曼滤波 粒子群优化算法 BP神经网络 混合预测
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基于混合卡尔曼滤波的陀螺降噪技术 被引量:1
14
作者 王新宇 《科技通报》 北大核心 2016年第1期163-166,共4页
为了对光纤陀螺的动静态输出进行滤波,本文设计了混合卡尔曼滤波算法。首先使用窗口来分割原始数据,然后使用自适应滑动平均法检测窗口内的间断点;对于不具有间断点的窗口内部,使用修正值为k1的卡尔曼滤波方法来进行信号降噪;对于窗口... 为了对光纤陀螺的动静态输出进行滤波,本文设计了混合卡尔曼滤波算法。首先使用窗口来分割原始数据,然后使用自适应滑动平均法检测窗口内的间断点;对于不具有间断点的窗口内部,使用修正值为k1的卡尔曼滤波方法来进行信号降噪;对于窗口内部具有间断点的情况,使用修正值为k2的卡尔曼滤波方法来进行信号降噪。采集陀螺的静态输出信号、仿真出陀螺的动态输出信号,同时使用DWT算法、普通卡尔曼滤波法、混合卡尔曼滤波方法进行降噪,结果表明只有混合卡尔曼滤波同时适用于陀螺的动静态输出。 展开更多
关键词 光纤陀螺 混合卡尔曼滤波 自适应滑动平均 ALLAN方差
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卡尔曼滤波法在混合酸各组分浓度测定中的应用
15
作者 柯以侃 《北京化工学院学报》 CSCD 北大核心 1990年第2期105-108,共4页
1979年,Poulisse首次将卡尔曼滤波理论用于多组分体系分光光度分析之后,该法在多组分混合物分析中已得到广泛应用。目前国内的报道大多在多组分光度分析中应用。在滴定分析中的应用研究报道甚少。本文将卡尔曼滤波法用于混合酸各组分浓... 1979年,Poulisse首次将卡尔曼滤波理论用于多组分体系分光光度分析之后,该法在多组分混合物分析中已得到广泛应用。目前国内的报道大多在多组分光度分析中应用。在滴定分析中的应用研究报道甚少。本文将卡尔曼滤波法用于混合酸各组分浓度的计算分析得到了较满意的结果,且计算速度快、所需内存少,有利于联机处理和实时分析。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 混合 组分 浓度
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基于高斯混合容积卡尔曼滤波移动机器人SLAM算法
16
作者 王春红 《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》 CAS 北大核心 2017年第4期560-565,共6页
针对移动机器人在陌生环境中的定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的问题,提出高斯混合容积卡尔曼滤波SLAM算法.将该算法与扩展卡尔曼滤波(extended karman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature karman filt... 针对移动机器人在陌生环境中的定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的问题,提出高斯混合容积卡尔曼滤波SLAM算法.将该算法与扩展卡尔曼滤波(extended karman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature karman filter,CKF)进行实验对比,仿真结果表明GM-CKF的定位精度及算法运算速度高于其他两种算法. 展开更多
关键词 移动机器人 定位与地图构建 容积卡尔曼滤波 高斯混合密度模型
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利用VS 2010和Matlab混合编程实现卡尔曼滤波的方法 被引量:6
17
作者 陈旭宁 徐雯 杨济民 《山东师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第2期11-17,共7页
在对脑电信号进行采集与处理的过程中,采集到的脑电信号在经过硬件处理之后仍然包含有大量的噪声,必须进行滤波处理.本文介绍了卡尔曼滤波的基本原理,阐述了Matlab的优点与缺点,介绍了目前流行的Visual studio 2010工具平台的新特性,提... 在对脑电信号进行采集与处理的过程中,采集到的脑电信号在经过硬件处理之后仍然包含有大量的噪声,必须进行滤波处理.本文介绍了卡尔曼滤波的基本原理,阐述了Matlab的优点与缺点,介绍了目前流行的Visual studio 2010工具平台的新特性,提出了采用Visual studio 2010与Matlab R2012b混合编程实现卡尔曼滤波的方法.通过实例,利用Visual studio 2010与Matlab R2012b混合编程实现了对白鼠脑电信号的卡尔曼滤波,取得了良好的效果.该方法将两者的优缺点进行了互补,实现了Matlab强大的数值运算能力的跨平台应用,使所得程序在处理复杂运算时的运算速度比单独使用C、C++等语言进行处理要快,同时又有用户界面良好的优点,在科研工作和工程开发中的应用前景非常广阔. 展开更多
关键词 Matlab VISUAL STUDIO 2010 卡尔曼滤波 混合编程
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基于扩展卡尔曼滤波的自适应混合估计算法 被引量:2
18
作者 余辉荣 夏候凯顺 +1 位作者 叶景志 邬依林 《自动化与仪表》 北大核心 2014年第1期6-10,共5页
在无线传感器网络多目标跟踪应用中,针对被跟踪对象运动特征的多样性和速度突变等复杂运动情况而导致的定位不准确、时延,甚至目标丢失等问题,分析了传统定位算法各自的优劣,在扩展卡尔曼滤波算法平滑跟踪的基础上有效融合最小二乘算法... 在无线传感器网络多目标跟踪应用中,针对被跟踪对象运动特征的多样性和速度突变等复杂运动情况而导致的定位不准确、时延,甚至目标丢失等问题,分析了传统定位算法各自的优劣,在扩展卡尔曼滤波算法平滑跟踪的基础上有效融合最小二乘算法快速跟踪的特点,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的自适应混合估计定位算法。实验平台结果验证了该算法能够实现对多个复杂运动目标的快速准确跟踪。 展开更多
关键词 多目标跟踪 定位算法 卡尔曼滤波 混合估计
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基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法 被引量:9
19
作者 刘江 郭荣春 王燕妮 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期79-84,共6页
针对背景差分法不能提取出目标的完整区域,大多数光流法计算耗时等问题,提出基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法。首先采用卡尔曼滤波背景建模法对输入的前景信息进行滤波,得到预测背景模型并更新;根据规定的高斯模型表征图像中... 针对背景差分法不能提取出目标的完整区域,大多数光流法计算耗时等问题,提出基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法。首先采用卡尔曼滤波背景建模法对输入的前景信息进行滤波,得到预测背景模型并更新;根据规定的高斯模型表征图像中各个像素点的均值、方差和权值,在输入下一帧图像后重新计算混合高斯背景模型;设置合适的阈值,比较权值与方差的比例确定前景目标像素点。仿真结果表明,与经典算法相比,该算法可以实时准确地检测运动目标,对场景变化、目标移动情况具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 卡尔曼滤波 高斯混合模型 背景建模
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卡尔曼滤波分光光度法同时测定多组分氨基酸混合物 被引量:2
20
作者 韩荣江 杨景和 +2 位作者 吴霞 蔺存国 马泉莉 《山东轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 1998年第3期8-12,共5页
在pH=120条件下,不经预先分离,通过构造氨基酸三组分量测模型,采用卡尔曼滤波分光光度法对光谱严重重叠的可能含组氨酸、色氨酸和酪氨酸的混合物实现了同时定量测定。卡尔曼滤波算法能从量测信号中滤除噪声,分辨重叠光谱,... 在pH=120条件下,不经预先分离,通过构造氨基酸三组分量测模型,采用卡尔曼滤波分光光度法对光谱严重重叠的可能含组氨酸、色氨酸和酪氨酸的混合物实现了同时定量测定。卡尔曼滤波算法能从量测信号中滤除噪声,分辨重叠光谱,充当了特殊的“数学过滤漏斗”,尤其适合光谱严重重叠的多组分混合物的同时测定。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 分光光度法 氨基酸混合 多组分
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