Abstract-I detta papper används partikelfiltrering metoden, tillsammans med kärnan utjämningsmetoden, för att identifiera tillståndsmodellen för lateral flödesimmunoassay genom tillgänglig men kort tidsserie mätning. Den laterala flödesimmunoassaymodellen ses som en ickelinjär dynamisk stokastisk modell bestående av ekvationerna för det biokemiska reaktionssystemet samt mätutgången. Det kända förlängda Kalman-filtret väljs som partikelfiltrets betydelsetäthet i syfte att modellera den ickelinjära immunoassayen för lateralt flöde. Genom att använda det utvecklade partikelfiltret kan både tillstånden och parametrarna för den ickelinjära state-space-modellen identifieras samtidigt. Den identifierade modellen är av grundläggande betydelse för utvecklingen av immunoassay kvantifiering av lateralt flöde. Det visas att den föreslagna partikelfiltreringsmetoden fungerar bra för modellering av immunoassay för lateralt flöde. Index Terms-Extended Kalman filter (EKF), lateralt flöde immunoassay (LFIA), parameteruppskattning, partikelfilter, tillståndsuppskattning.
I REF utvecklades ett nytt partikelfilter för att samtidigt identifiera både modellens tillstånd och parametrar.
Identification of Nonlinear Lateral Flow Immunoassay State-Space Models via Particle Filter Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Nanotechnology', 'journal': 'IEEE Transactions on Nanotechnology', 'mag_field_of_study': ['Physics']}