本研究提出一种基于智能手机传感器的电梯运行参数检测方法，通过调用手机内置加速度计等传感器获取电梯加速度、速度及运行距离等数据，并利用粒子滤波算法（PF）抑制传感器噪声。实验结果表明，经粒子滤波处理后，手机测量结果与专业检测设备数据对比误差显著降低，测量准确度提升约6%，验证了该方法在提高电梯运行参数移动端检测可靠性方面的有效性，为低成本、便捷化电梯监测提供了技术参考。
关于粒子滤波的基础例程：【逐行注释】三维的粒子滤波（PF）MATLAB代码，非线性状态方程和观测方程，https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/145053042
文章目录
- 研究背景与意义
- 研究方法与步骤
- 1.数据采集
- 2. 数据预处理
- 3. 建立电梯运动模型
- 4. 粒子滤波算法
- 5. 与专业设备对比试验
- 实验结果与分析
- 1. 测量准确性提升
- 2. 噪声抑制效果
- 3. 实时性
- MATLAB 实现示例
- 完整参数
- 运行结果
- 总结
研究背景与意义
智能手机内置了多种传感器（如加速度计、陀螺仪、磁力计等），可以便捷地采集电梯运行时的动态数据（如加速度、速度、运行距离等）。然而，手机传感器数据通常含有大量噪声
