基于贝叶斯滤波方法的心脏运动信号实时滤波算法

摘要：

提出一种基于贝叶斯滤波递推状态估计的心脏运动测量信号实时滤波算法,提高心脏数据的测量精度,该方法建立了心脏运动模型与传感器误差模型,采用了扩展卡尔曼滤波与粒子滤波两种贝叶斯滤波方法的实现形式.实验结果表明,提出的算法有效地还原了心脏运动的真实值,并且满足了跟踪系统实时数据处理的要求,为整个系统精度的提高提供了保证.

关键词：手术辅助机器人、实时滤波、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器

所属期刊栏目：25

分类号：R541;TN911.7(心脏、血管（循环系）疾病)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61178048;天津市自然科学基金资助项目14JCQNJC04300;天津职业技术师范大学科研发展基金资助项目KJY11-10,KYQD13022

在线出版日期：2015-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7-10