Kalman濾波算法在電阻抗成像技術(shù)中的應(yīng)用.pdf

1、電阻抗成像技術(shù)（Electrical Impedance Tomography,EIT）具有非侵入性、便攜性、價(jià)格低廉、無(wú)損傷、響應(yīng)快、能連續(xù)使用等優(yōu)點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)甚至工業(yè)等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。隨EIT技術(shù)的應(yīng)用背景趨于復(fù)雜，對(duì)成像要求也不斷提高，設(shè)計(jì)合理的圖像重建算法提高成像質(zhì)量一直是EIT技術(shù)研究的重點(diǎn)。
　　針對(duì)傳統(tǒng)EIT直接求解算法與EIT迭代算法降噪能力弱的問(wèn)題，引入Kalman濾波算法，將EIT逆問(wèn)題求解轉(zhuǎn)化為狀態(tài)估計(jì)

2、問(wèn)題，利用算法的噪聲統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行測(cè)量值濾波，得到圖像灰度值?；贓IT有限元模型完成靜態(tài)目標(biāo)重建實(shí)驗(yàn)及動(dòng)態(tài)目標(biāo)重建實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證Kalman濾波算法在降噪方面的優(yōu)勢(shì)。
　　針對(duì)Kalman濾波算法在重建過(guò)程中，隨測(cè)量次數(shù)的增加，重建效果變差甚至出現(xiàn)失真的現(xiàn)象，采用擴(kuò)展Kalman濾波算法，通過(guò)非線性方程描述EIT物理場(chǎng)，提高EIT數(shù)學(xué)模型的精度；并在此基礎(chǔ)上引入漸消因子，提高新測(cè)量數(shù)據(jù)在求解過(guò)程中的權(quán)重，保證算法具有較好的數(shù)值穩(wěn)定性，