1.一种基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)分别对隐马尔科夫模型的隐状态和观测状态以及液体压力传感器系统进行初始化；

所述的初始化，包括：

(1)设隐马尔科夫模型第t个时刻的隐状态为xt＝[d1,t,d2,t,…,di,t,…,dM,t]T，隐马尔科夫模型第t个时刻的观测状态为yt＝[C1,t,C2,t,…,Cj,t,…,CN,t]T；

其中，di,t(i＝1,2,…,M)表示第t个时刻测量的第i个距离；Cj,t(j＝1,2,…,N)表示第t个时刻测量的第j个电容值；M、N分别代表隐状态和观测状态的个数；

(2)设液体压力传感器系统的系统噪声wt和测量噪声vt是彼此不相关的高斯白噪声，且满足：wt～(0,Qt)，vt～(0,Rt)

其中， 和 分别代表系统噪声和测量噪声的协方差；

2)建立隐马尔科夫模型，所述的隐马尔科夫模型如下：xt＝Axt-1+But-1+wt-1       (1)yt＝hxt+vt      (2)

其中，xt和xt-1分别为第t个时刻和第t-1个时刻的隐状态； 是隐状态转移矩阵； 是控制矩阵； 是第t-1个时刻的输入控制信号；wt-1为系统噪声；yt为第t个时刻的观测状态； 是转移概率矩阵，它描述了隐状态和观测状态的关系；vt是测量噪声；

其中，M、N分别代表隐状态和观测状态的个数；k为常数；di,t-1表示第t-1个时刻测量的第i个距离；

3)根据隐马尔科夫模型对隐状态进行预测，包括：(1)暂时忽略公式xt＝Axt-1+But-1+wt-1中系统噪声wt-1的影响，用第t-1个时刻隐状态的最佳估计 预测第t个时刻的隐状态xt，得到第t个时刻的隐状态xt的预测估计其中，A、B分别为隐状态转移矩阵和控制矩阵；ut-1为输入控制信号；

(2)联立公式(1)、(3)，得到预测误差et|t-1：其中， 称为第t-1个时刻的估计误差；xt和xt-1分别为第t个时刻和第t-1个时刻的隐状态；

(3)对公式(4)两侧求协方差，得到：

Pt|t-1＝APt-1AT+Qt-1        (5)其中，Pt|t-1、 分别是et|t-1和et-1的协方差；Qt-1为wt-1的协方差；

4)根据隐状态的预测结果得到隐状态的最佳估计，从而实现液体压力传感器系统的在线去噪。

2.根据权利要求1所述的基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，其特征在于，步骤4)包括：(1)利用观测状态yt对第t个时刻的隐状态xt的预测估计 进行纠正，得到 此时足够小，即 为第t个时刻的隐状态的最佳估计：其中 被称为新息；h是转移概率矩阵； 被称为权重系数，并由下式计算得到：Kt＝Pt|t-1hT(hPt|t-1hT+Rt)-1      (7)权重系数Kt物理意义为：误差小的因子被赋予大的权重，而误差大的因子被赋予小的权重；其中，Pt|t-1是预测误差et|t-1的协方差，Rt是测量噪声的协方差；

(2)更新第t个时刻的估计误差et的协方差Pt，以确保第t+1个时刻继续迭代：Pt＝(I-Kth)Pt|t-1     (8)其中，I是M×M的单位矩阵，M是隐状态的个数。

3.根据权利要求2所述的基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，其特征在于，所述的观测状态yt是液体压力传感器系统的测量值。