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gaussian-filters
- 非线性问题的高斯滤波,包含了贝叶斯递归滤波、高斯-厄尔米特滤波、中心差分滤波、混合高斯滤波等先进滤波方法-Gaussian filters for Nonlinear filtering problems
Perona_Malik
- 基于各向异性扩散的非线性正则化Perona-Malik模型,实现对图像的平滑滤波-Regularization based on nonlinear anisotropic diffusion Perona-Malik model, image smoothing filter
kalman
- 本文介绍kalman滤波的基本原理及发展现状，主要从模型的建立和非线性模型的线性化两方面进行介绍-In this paper, the basic principle of kalman filter and the development present situation, mainly from the establishment of model and the linearization of the nonlinear model is presented in two aspect
Particle-filter-resampling-methods
- 粒子滤波是基于递推的MonteCarlo仿真方法的总称, 原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计。-Particle filter is based on the the MonteCarlo simulation method of recursive general principle can be used for any nonlinear, non-Gaussian random system state estimation.
Particle-filter-algorithm-
- 粒子滤波是基于递推的蒙特卡罗模拟方法的总称，可用于任意非线性，非高斯随机系统的状态估计。-The particle filter is based on recursive Monte Carlo simulation method general, can be used for any non-linear, non-Gaussian random system state estimation.
NumExamplePF
- 粒子滤波算法的简单例子，适用于非线性、非高斯过程的滤波。-A simple example of particle filter algorithm for nonlinear and non-Gaussian process filtering.
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- 一种新的变步长LMS自适应滤波算法，本文通过建立步长因子L与误差信号之间的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS(Least Mean Square)算法.该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且克服了S函 数变步长LMS算法(简称SVSLMS算法)在自适应稳态阶段L(n)取值偏大的缺陷.理论分析和计算机仿真结果表明 该算法的性能优于SVSLMS算法. -By building a nonlinear function relationshi
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- 针对涡扇发动机非线性暍非高斯的特点棳提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气 路部件突变故障的诊断-turbofan engine for non-Gaussian nonlinear characteristics 棳 an adaptive particle filter algorithm turbofan engine gas path component fault diagnosis for mutation
ApplicationImproved--r-Algorithm
- 粒子滤波算法在非线性系统中得到了广泛的应用，其精度取决于目标概率函数和重要性函数是否相近，并且样本退化问题也影响了算法的性能。针对粒子滤波算法中样本退化的问题，本文提出一种基于奇异值分解的粒子滤波算法。该算法通过使用奇异值分解方法得到的重要性概率密度函数更接近于目标概率分布，降低样本退化的影响，提高了滤波器的精度，然后在列车组合定位系统的数学模型中应用该算法进行仿真实验。 -Particle filter algorithm for nonlinear systems is widely use
telligen-
- 本文给出了一种新型智能电子秤的设计方案。该系统以单片机作为中心控制单元, 采 用V ö F 型模数转换、锁相倍频、非线性校正和数字滤波等技术。- Th is paper p resen t s a new design fo r the in telligen t elect ron ic scale. The m icro2 con t ro ller w as u sed as the cen t ral con t ro l un it in the system , t
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- 涉及一种分布式驱动电动汽车惯性 参数估计方法，首先考虑载荷参数不确定导致车 辆惯性参数的变化，建立三自由度整车动力学模 型，并选择魔术公式的非线性轮胎模型，设计双 自适应无迹卡尔曼滤波器的状态和参数估计系 统，再确定双自适应无迹卡尔曼滤波观测器的具 体步骤，从而实现对车辆车辆纵向速度、车辆质 心侧偏角等车辆状态及整车质量、横摆转动惯 量、质心到车辆前轴的距离等车辆惯性参数估 计。本发明基于考虑载荷参数变化的车辆动力学 估计模型，采用自适应无迹卡尔曼滤波方法可以 有效抑制车辆状态参数滤波器的发散影