作者：杨金显 李志鹏mimu变形预测卡尔曼滤波时间序列预测分段模式
摘要：为了能够对自然界中的变形进行有效预测,提出了一种惯性测量参数的多维时间序列分段模式的变形预测方法。首先采集MIMU测量单元信号,建立MIMU时间序列的AR模型,采用Kalman滤波进行信号处理;然后把处理过的数据分为不同数据段,设第一段数据为基准段,把后采集的数据段与第一段数据进行相似度量,计算相似度,预测变化规律;最后采集不同车辆通过大桥时的MIMU信号,处理数据结果能够反映大桥变化规律,说明变形预测方法是有效的。
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