基于卡尔曼算法的ECT数据采集系统研究与设计

发布时间：2019-09-28 12:56

【摘要】：电容层析成像技术(electrical capacitance tomography,简称”ECT”)是基于医学CT技术形成发展起来的,是过程层析成像技术(process tomography,简称”PT”)的一种。ECT因具有低成本、非侵入性、非破坏性等特点使得它有非常好的发展前景。ECT系统主要是由三大部分构成,分别是传感器、数据采集系统以及图像重建系统,其中数据采集为最关键的中间环节,而滤波算法在ECT数据采集系统中占有举足轻重的地位,它的好坏与否直接决定着ECT数据采集系统采集数据的精度。本文以ECT数据采集系统的滤波为研究对象,在对ECT数据采集系统的FIR滤波器以及滤波效率更高的卡尔曼滤波器进行分析的基础上,针对ECT数据采集系统采集数据的实时性和精确度展开研究,主要研究内容如下:首先,分析目前ECT技术以及ECT数据采集系统的研究现状,并指出该系统在滤波方面的不足:FIR滤波器参数不固定,需依要求、经验而定;卡尔曼滤波器对高斯白噪声的滤波能取得非常好的效果,但实际中,噪声种类复杂,很难将其一一滤除。其次,在分析ECT数据采集系统的工作原理的基础上,着重研究卡尔曼滤波算法,分析算法的不足:噪声统计特性很难确定,并且它们对卡尔曼增益的性能有直接影响,从而引入了多小波变换。将卡尔曼滤波和多小波变换融合的新算法,介绍融合的具体步骤,依次进行多小波4级、5级分解,软、硬阈值处理,通过MATLAB仿真验证,并对结果进行分析。最后,提出该算法的硬件实现方法,采用复用和折叠结构的原理,将多小波分解和重构合并,使高通滤波和低通滤波并行处理,以满足实时性的要求。仿真实验结果表明,改进后的ECT数据采集滤波器的处理速度得到提高,数据的采集精度以及速度均优于传统ECT数据采集系统,为ECT数据采集系统提供了一种新的滤波器实现方法。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP274.2

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本文编号：2543336