Identicação da matriz de transição do modelo de evolução utilizado no filtro estendido de Kalman aplicado à tomografia por impedância elétrica (2006)
- Authors:
- USP affiliated author: MOURA, FERNANDO SILVA DE - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PME
- Subjects: TOMOGRAFIA; FILTROS DE KALMAN; ESTIMAÇÃO NÃO LINEAR
- Language: Português
- Abstract: A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é um método que tenta suprir a necessidade de observação em tempo real das condições pulmonares através das propriedades elétricas do corpo humano e dos gases presentes no ar atmosférico. Existem atualmente dois grupos de algoritmos para a estimação do estado dos pulmões: os métodos relativos, que estimam a variação das propriedades elétricas do domínio observado e os métodos absolutos, que estimam os seus valores absolutos. Entre vários algoritmos absolutos, destacam-se os filtros de Kalman que abordam o problema de estimação dos parâmetros de um modelo adotado para o sistema sob o ponto de vista probabilístico através do método de mínima variância do erro de estimação. Os filtros de Kalman têm a característica de poder incluir as incertezas de medida dos sensores e os erros do modelo adotado para o sistema. Para que este filtro possa ser utilizado é necessário um modelo de evolução temporal do sistema e até hoje, nas aplicações biomédicas, o único modelo utilizado é o de passeio aleatório. Este trabalho estuda o uso de imagens provenientes de um algoritmo relativo para estimar uma matriz de transição de estado para o modelo de evolução temporal para ser utilizado no Filtro Estendido de Kalman (FEK), uma implementação não linear do filtro de Kalman. As imagens geradas pelo algoritmo relativo são utilizadas para determinar uma matriz de transição de estado e então é utilizada no FEK para estimar o estado do sistema. Os ensaios são realizados através de simulações numéricas do comportamento temporal de um domínio em estudo. São adicionados ruídos nas medidas para simular as incertezas dos instrumentos e erros de modelo. Devido aos problemas numéricos para a determinação da matriz de transição, usa-se a regularização de Tikhonov. Mostra-se nestetrabalho que o uso desta regularização adiciona amortecimento arti cial à matriz de transição. Os resultados do FEK mostram que o uso da matriz de transição melhora a estabilidade e acelera a convergência do ltro. Mostra-se, também, que o resíduo médio permanece dentro de três vezes o desvio padrão da incerteza de medida assumida no ltro, o que caracteriza convergência estatística.
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ABNT
MOURA, Fernando Silva de. Identicação da matriz de transição do modelo de evolução utilizado no filtro estendido de Kalman aplicado à tomografia por impedância elétrica. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2006. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fce06809-a378-41d6-b175-0c51e7c400df/FERNANDO%20SILVA%20DE%20MOURA%20PME06.pdf. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Moura, F. S. de. (2006). Identicação da matriz de transição do modelo de evolução utilizado no filtro estendido de Kalman aplicado à tomografia por impedância elétrica (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fce06809-a378-41d6-b175-0c51e7c400df/FERNANDO%20SILVA%20DE%20MOURA%20PME06.pdf -
NLM
Moura FS de. Identicação da matriz de transição do modelo de evolução utilizado no filtro estendido de Kalman aplicado à tomografia por impedância elétrica [Internet]. 2006 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fce06809-a378-41d6-b175-0c51e7c400df/FERNANDO%20SILVA%20DE%20MOURA%20PME06.pdf -
Vancouver
Moura FS de. Identicação da matriz de transição do modelo de evolução utilizado no filtro estendido de Kalman aplicado à tomografia por impedância elétrica [Internet]. 2006 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fce06809-a378-41d6-b175-0c51e7c400df/FERNANDO%20SILVA%20DE%20MOURA%20PME06.pdf
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