隧道监控量测方案模板

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2、卡尔曼滤波的状态方程和量测方程 假设某系统k时刻的状态变量为xk，状态方程和量测方程（也称为输出方程）表示为 Ak为状态转移矩阵，描述系统状态由时间k-1的状态到时间k的状态之间的转移； Ck为量测矩阵，描述状态经其作用，变成可量测或可观测的； xk为状态向量，是不可观测的；yk为观测向量； wk为过程噪声；vk为量测噪声。

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HTSlib是用于访问常见文件格式（例如的统一C库的实现，该文件格式用于高通量测序数据，并且是和使用的核心库。 HTSlib仅取决于 。 已知与gcc，g ++和clang兼容。 HTSlib实现了通用BAM索引，其文件扩展名为.csi （坐标排序的索引）。 HTSlib文件阅读器首先查找新索引，然后在缺少新索引的情况下查找旧索引。 该项目还包括流行的tabix索引器和bgzip压缩实用程序，该索引器同时对.tbi和.csi格式进行索引。 构建HTSlib 有关完整的详细信息，请参见 。 包含尚未提交到此存储库的生成文件，因此从Git存储库构建代码需要额外的步骤： autoreconf -i # Build the configure script and install files it uses ./configure # Optional but recommende

针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差，精确度被非线性程度制约大等缺点，提出一种电力系统的计算线性方法――求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计，该算法从统计线性回归的角度，运用高斯-厄米特积分点，使得估计精确度大幅提高，并且引入精确度高，全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据，成熟性好，技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明，QKF法比EKF法具有更高的计算精确度，PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态

2.卡尔曼状态方程和量测方程的建立。 其中X表示状态变量，包括诱发信号、单位脉 冲信号、自发信号，长m＋p＋q＋1 A＝ 是系统矩阵， 为输入矩阵 是噪声矩阵 是测量噪声 是输出矩阵

「呼吸」以及「心跳」是维持生命迹象的两大特征，也因此现今有许多监控心跳与呼吸的医疗仪器，让医疗人员能获得正确信息，并做出正确的诊疗行为。在现今监控心跳与呼吸的医疗仪器里，传统接触式的量测必须在皮肤上黏贴电极贴片再接电线，以人工方式进行病患生理参数量测与记录，有许多医疗行为需要长时间监控，医生才能根据长时间记录下来的呼吸、心跳信息来找出相关问题。早期非接触式感测是应用于军事以及天然灾害救援活动上，利用雷达侦测及都卜勒效应去监测战场(灾区)上的人员生理讯号状态。 此方案利用毫米波非接触式的特性，利用相位调变的原理侦测得到人们的呼吸、心跳数据，进而从这些呼吸心跳数据中，不间断地掌控人们的生理信息。这方案可利用到Baby monitor,老人居家照护,消防,运动监测…..等等。 方案规格(1)呼吸量测 (2)心跳监控 (3)侦测人 (4)加上WiFi module可连接到手机或云 方案来源于大大通