21、急性增加主动脉输入阻抗后心室 - 动脉相互作用的非线性分析

急性增加主动脉输入阻抗后心室 - 动脉相互作用的非线性分析

在心血管系统的研究中,理解左心室和动脉系统之间的“耦合”机制至关重要。传统方法在描述心血管作用时存在一定局限性,而本文将介绍一种基于递归图分析的非线性方法,以更全面地描述心室 - 动脉变量的相互作用。

应用递归图前的基础知识
心室 - 动脉状态空间表示的定义

在很多情况下,我们感兴趣的 M 维系统的参数是未知的,通常只能测量到一个参数。这时,常用时间延迟法从一个时间序列中重建 M 维状态空间。利用左心室压力(LVP)、主动脉压力(AOP)和主动脉流量(AOF)的时间序列,可以构建一个三维轨道,即心室 - 动脉轨道(VAO):
VAO = [LVP(t), AOP(t + Δt), AOF(t + Δt)]
其中,LVP 主要代表左心室调节系统的信息,AOP 代表压力感受器控制的外周动脉系统的信息,AOF 是压力梯度的结果,保留了“风箱”功能的信息。时间延迟 Δt 反映了心脏活动与动脉树中产生的波之间的短暂延迟,例如,Δt 为 0.01 秒对应传感器位置之间 5cm 的距离和 5m/s 的脉搏波速度。LVP 是源信号,AOP 和 AOF 代表动脉系统的响应,心室 - 动脉相互作用的任何变化都会影响 VAO 及其参数。

使用递归图策略可视化心室 - 动脉动力学

递归图是一种图形工具,用于可视化动态系统轨迹跟随吸引子并重新访问某些区域的趋势。具体操作步骤如下:
1. 选择一个半径为 r 的球体,这里我们计算时使用固定半径 r = 10 单位。
2. 计算球体内最多 10 个最近邻点。
3. 通过绘制轨道上每个点的索引 i(x 轴)

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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