H ∞ 滤波器针对的是噪声过程统计数据不确定的情况,此时我们的目标是最小化最坏情况而不是估计误差的方差 [ 3 , 26 ]。该滤波器限制了将扰动映射到估计误差的传递函数的 H ∞ 范数。然而,在瞬态操作中,会失去所需的 H ∞ 性能,并且滤波器可能会发散,除非每次迭代中都有一些(通常是限制性的)正性条件成立。在集值估计中,扰动向量通过有界集(如椭球)建模 [ 4 , 22 ]。在该框架中,我们试图围绕与观测值和外生扰动椭球一致的状态估计构建最小椭球。然而,由此产生的稳健滤波器会忽略任何分布信息,因此倾向于过于保守。 [19] 首次研究了一种对更一般形式的(基于集合的)模型不确定性具有鲁棒性的滤波器。该滤波器以迭代方式最小化标准状态空间模型附近所有模型的最坏情况均方误差。虽然该滤波器在面对较大不确定性时表现良好,但在较小不确定性下可能过于保守。[25] 提出了一种广义卡尔曼滤波器,它可以解决这个缺点,在标准性能和最坏情况性能之间取得平衡。通过最小化矩生成函数而不是估计误差平方的均值,可以得到风险敏感的卡尔曼滤波器 [24]。这种风险敏感的卡尔曼滤波器等同于 [12] 中提出的分布鲁棒滤波器,它最小化标准分布周围的 Kullback-Leibler (KL) 球中所有联合状态-输出分布的最坏情况均方误差。 [27] 研究了更一般的 τ -散度球的扩展。
最初使用扰动方法的研究和上面提到的滤波器分解都是基于对标称(参考)轨迹的线性化,但很快就发现,对当前估计状态的重新线性化可能比以前使用的技术具有显著的优势。
深静脉血栓形成(DVT)和肺栓塞(PE),称为静脉血栓栓塞(VTE)是心肌梗塞和中风后心血管死亡的第三个原因。1所报告的单位状态DVT的年发病率为每100,000人80例,其中60%以上将发展为PE。尽管PE通常是无偶像的,但它是DVT的并发症,可能导致住院,发病率高和死亡率。2 DVT和/或PE患者的“黄金标准”治疗是抗凝治疗(AC)治疗。然而,对于患有现有或有VTE风险的高臭虫风险患者,AC治疗是禁忌的。3,特别是,在颅内出血或其他主要出血,活跃的胃肠道出血,威胁性的焦点,前启示剂和eClampsia,恶性高血压,脑部手术和脊柱手术中,AC治疗是由ICD-9-9-CM诊断所确定的。3需要防止这些患者的PE发生,支持使用永久性或可检索的下腔静脉过滤器(IVCF)。1
硝化和反硝化生物过程用于去除废水处理中的氮,可提高出水水质,从而减少接收介质中的硝化和随后的氧气消耗;进一步将输送到沿海地区的氮降低到防止沿海水体富营养化的水平[1]。硝化是一个自养需氧过程,通过两个连续的反应将铵转化为硝酸盐:NH 4 + NO 2 – NO 3 –。在铵氧化的第一步中,铵被铵氧化细菌转化为亚硝酸盐,在第二步中,亚硝酸盐被亚硝酸盐氧化细菌转化为硝酸盐。众所周知,硝化生物的比例随着废水 C/N 比的增加而减少。反硝化是一种异养缺氧过程,通过反硝化生物体将硝酸盐转化为气态氮,反应顺序如下:NO 3 – NO 2 – NO N 2 O N 2 [2]。在废水处理中,硝化和反硝化通常分两个步骤进行,因为这两个过程的环境条件不同。废水的生物处理需要培养专门的细菌种群,这些细菌种群可通过固定化等工程技术来强化和加速。事实上,生物过滤器相对于活性污泥的主要优势在于其致密性和在废水生物处理中的效率 [3]。通常,生物膜被描述为基质包裹的微生物,它们粘附在表面和/或彼此上,产生一个动态环境,其中组成微生物细胞似乎达到体内平衡,并被最佳地组织起来以利用所有可用的营养物质。尽管有相当多的综合评论涵盖了生物膜特征和生物膜形成 [3],但它们通常不太强调生物物理原理在生物膜中的作用 [4]。在本研究中,我们根据最近的技术和理论进展重新审视膜催化生物物理模型,以及如何利用它们来强调膜介导硝化和反硝化的细节。我们研究了氮浓度在膜催化中可能造成的影响,并将注意力集中在用于确定分配常数的技术上。
微结构或纳米结构会引起衍射、干涉和散射。[3] 以这种方式产生的结构色通常与角度有关(彩虹色),与光吸收产生的颜色相比,结构色更鲜艳、可调且稳定。[4] 到目前为止,已有多种光子结构被用于产生结构色并取代传统的色素沉着。这些包括可调高折射率光子玻璃、微米级球形胶体组件和衍射光栅结构。[5,6] 虽然仿生光子结构已被用于创造高度饱和的结构色,但它们制造困难且成本高,不适合大规模生产。此外,整个可见光谱范围内对新的仿生结构色的需求尚未得到满足。因此,更好地理解结构着色的潜在机制无疑将改善颜色特性和寿命。虽然自然界中存在大量结构色的例子,但由于蝴蝶翅膀的光子纳米结构颜色鲜艳,因此人们对其的研究兴趣颇多。[7,8] 例如,Vigneron 等人发现,Pierella luna(月神蝴蝶)翅膀鳞片产生的彩虹色效应是由整个鳞片的宏观变形引起的,当翅膀被白光照射时,就像衍射光栅一样分解
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开发了使用粒子滤波器(递归蒙特卡罗方法)解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说,我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配,将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下,都可以实时实现,测试表明,其准确度可与卫星导航(如 GPS)相媲美,但完整性更高。基于模拟,我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后,粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案,这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
\ 5.2可以使用分解方法的一些示例,可以分析许多GM-(n+1)组中数字的分解,因为该数字可以用许多n+1个因子分配。如果确实能够通过一组不同的n+1值分配复合数,则存在使用划分属性来改善复合数的因子的方法。但是,如果许多n+1值不可用,则无法实现上述标准。这项技术可能会使设计创造性或改进的分解算法变得更加容易,尤其是对于密码应用程序中使用的大数字。对与这种分解方法相关的难度的完整调查是使用此方法进行未来研究的潜在途径。
背景:在最近的Covid-19大流行期间,锡克教宗教界的成员参加了医学,牙科,护理或盟友卫生学校,或者已经从事医学专业的人必须做出一个艰难的决定,是否要剃光他们的胡须,以继续他们的学校和职业,还是改变了他们的投影专业或改变他们的专业志向或职业。他们面临着艰巨的任务,即确保自己受到职业空中危害,同时也遵守宗教和文化期望。在大流行的最初阶段缺乏可用的替代方案进一步需要探索创造性解决方案。