黄小平 卡尔曼滤波原理及应用 书籍自带的matlab程序 全部章节

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 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。

受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。

Android基站想必大家有所耳闻吧手机通讯过程中距它最近的一个服务站吧，接下来将详细介绍下Android基站的具体位置获取，列出了详细的代码，感兴趣的朋友可以参考下

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器 写上去 优达学城课程，2017 年 10 月 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 “无味卡尔曼滤波器”项目，2018 年 3 月 克劳斯·H·拉斯穆森 使用 CTRV 运动模型在 C++ 中实现无迹卡尔曼滤波器。 两个自行车模拟数据集，数据集 1 和数据集 2（Ascii 文本文件），与 Term 2 Simulator 一起使用。 与扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 一样，无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 具有相同的三个步骤： 初始化 预言 更新 这些步骤编码在 ukf.cpp 文件中。 本项目使用了以下初始化参数： 初始状态协方差矩阵P_ = 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 过程噪声标准偏差纵向加速度，单位为 m/s^2 std_a_ = 5 过程噪声标准偏差偏航加速度 rad/s^2 std_yawdd_ = 0.4 通过将预测的 UKF 值与测试数据集提供的 Ground True 值进行比较，计算位置 X & Y 和速度 VX

4.1 电子病历实体关系抽取任务 电子病历命名实体关系抽取主要研究从电子病 历中抽取疾病、症状、检查和治疗这几类实体间的 关系. 这些实体关系体现了患者健康状况信息和针 对患者的医疗处置措施, 也体现了医生的专业知识. 如下面的例子: 1) 头 CT 检查显示腔隙性脑梗死 (检查 “头 CT” 证实了疾病 “腔隙性脑梗死”); 2) 患者彩超结果汇报轻度脂肪肝、慢性胆囊炎, 给予饮食指导, 继续治疗方案 (“彩超” 证实了 “轻度 脂肪肝” 和 “慢性胆囊炎”, “饮食指导” 施加于 “轻 度脂肪肝” 和 “慢性胆囊炎”). 电子病历实体关系抽取任务在命名实体识别基 础上展开, 对病历文本中同一个语句中的两个命名 实体赋予预定义的关系类型, 因而该任务转化为分 类问题, 通常采用基于机器学习的方法实现, 评价指 标采用精确度、召回率和 F 值. 目前电子病历实体 关系只限于一个句子范围内两个实体之间的关系. Uzuner 首先对医疗实体关系抽取进行了开创 性的研究, 详细定义了六大类医疗实体关系: 当前疾 病和治疗的关系、可能的疾病和治疗的关系、疾病 (包括当前的和可能的) 和检查的关系、疾病和症状 的关系、当前症状和治疗的关系、可能的症状和治 疗的关系[3]. 如果已经定义了修饰识别任务, 实现了 疾病和症状的修饰识别, 那么在关系抽取时, 可以不 考虑修饰的影响, 直接抽取实体间的关系, 然后借助 实体的修饰, 可以得到文献 [3] 定义的上述各类关 系. 所以, 在 I2B2 2010 评测中, 实体关系的定义没 有考虑修饰的因素. I2B2 2010 首次对电子病历命 名实体关系进行了系统的分类[12], 这些关系包括医 疗问题和医疗问题之间的关系、医疗问题和检查之 间的关系、医疗问题和治疗之间的关系. 这三类关系 以医疗问题为中心, 反映了电子病历面向医疗问题 的信息组织方式. 这三类关系只限于一个句子范围 内两个实体之间的关系. 表 5 详细列出了医疗问题、 检查和治疗这三类实体间的关系. 针对中文电子病历特点, 医疗问题被拆分为疾 病和症状,那么在定义实体关系时,也应作相应调整. 主要体现在两方面: 1) 医疗问题和治疗 (或检查) 的 关系转变为疾病和治疗的关系以及症状与治疗的 关系, 医疗问题和检查的关系也转变为疾病和检查 的关系以及症状和检查的关系; 2) 医疗问题之间的 关系替换为疾病和症状的关系 (疾病导致了症状)、 疾病和疾病的关系 (疾病导致了另一个疾病)、症状 和症状的关系 (症状伴随另一个症状). 自动抽取这几类实体间的关系可以构造患者健 康状况的简明摘要, 医生可以预先快速浏览病人的 信息, 后续再关注特定的细节. 除了可以用作医疗研 表 4 疾病和症状的修饰识别方法总结 Table 4 Summarization of methods for assertion classification 作者 方法 用到的资源 数据 评价 (F 值) Chapman 等[13] (NegEx) 规则 正则表达式规则 出院小结 0.853 Mutalik 等[105] (Negfinder) 规则 正则表达式规则、句法规则 自建语料 0.965 Sohn 等[106] (DepNeg) 规则 依存规则 I2B2 2010 评测数据 0.838 Harkema 等[107] (ConText) 规则 正则表达式规则、触发词 6 种类型的病历文本 0.76∼ 0.93 Uzuner 等[108] SVM / 三个机构的病历 0.35∼ 0.98 Grouin 等[110] SVM NegEx I2B2 2010 评测数据 0.931 Jiang 等[97] SVM MedLEE I2B2 2010 评测数据 0.931 de Bruijn 等[99] SVM cTAKES I2B2 2010 评测数据 0.936 Clark 等[111] CRF、最大熵 语义分类词典、状态规则 I2B2 2010 评测数据 0.934

CSS3实现地球自转，不可思议啊，不过确实可以实现，不信的朋友可以祥看本文,附送源码

要实现下图的效果（自定义多选单选），大多数公司项目的多选框都是自己设计的，所以用原生标签或者组件是不可行的，最简单的是自己绑定事件，然后切换选择和未选择的图片。而小程序和vue一样是没法操作dom的，所以要利用数组的下标和自定义属性来进行三元判断。 直接上代码： wxml： /**用wx:for来进行列表渲染**/ {{item.message}} /**利用数组的下标index来进行判

雷达信号处理，应用matlab实现卡尔曼滤波