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搜索资源 - monte carlo filter
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实现基于蒙特卡洛算法的rb粒子滤波，带有再采样步骤，针对强非线性系统，有较好的效果。-Rb-based Monte Carlo algorithm to achieve particle filter with re-sampling step, for the strongly nonlinear systems, there are good results.
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自适应滤波器在自适应数字陷波滤波器中的应用蒙特卡罗仿真掷骰子-One Monte-Carlo simulation program for the three small dice adaptive filter in the adaptive digital notch filter of
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particle filter in matlab for SMC sequential Monte Carlo
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利用蒙特卡洛法进行扩展卡尔曼滤波，得到仿真结果较理想-Monte Carlo method using extended Kalman filter to obtain better simulation results
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us kalman filter and Monte-Carlo simulations
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介绍了三点垂直线阵被动定位的原理. 结合矢量水听器测得的方位角和高低角及到达
阵元间的时延差, 建立了三维坐标下的状态方程和观测方程.运用扩展卡尔曼滤波算法, 研究了该系统的目标运动分析问题. 通过蒙特卡洛模拟仿真试验, 结果表明上述方法具有较高的定位性能,有较强的使用价值.
-Introduced three vertical linear array passive location principle of vector hydrophone. Combining the meas
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两种噪声下，卡尔曼滤波的100次Monte Carlo仿真验证，画出了每时刻卡尔曼预测均方根误差和估计均方根误差的Monte Carlo变化曲线-with uniform and Gaussian noise respectively,through 100 Monte Carlo simulations,output thecurves of sampled state prediction variances and estimate variances of kalman filter i
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gen random bit with Matlab code, using rand()
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运行一个Matlab程序，完成一个M＝4的PAM通信系统的仿真。仿真对10000个符号（2万个比特）进行。测量在噪声方差为0,0.1,1.0和2.0时的符号差错概率。通过低通滤波器。画出理论误码率和由Monte Carlo仿真测得的误码率，并比较这些结果。(平均符号能量为1)-Running a Matlab program, complete a M = 4 PAM communication system simulation. The simulation of 10000 symbols
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无香粒子滤波的一个matlab例程，其中有ekf,ukf,pf,upf-In these demos, we demonstrate the use of the extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter (UKF), standard particle filter (a.k.a. condensation, survival of the fittest, bootstrap filter, SIR, sequential M
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain
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the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC Model Selection MONTE CARLO that Ma Erkefu chain
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下面是利用卡尔曼滤波的方法，实现雷达对目标的跟踪:一目标沿水平方向运动，起始位置为（－2000米，1000米），运动速度为15米/秒，扫描周期T＝2秒， 米，采用蒙特卡洛方法对跟踪滤波器进行仿真，仿真次数为100次。-Below is the use of Kalman filtering method, to achieve the target tracking radar. Parameter :: a target in a horizontal direction, the start
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定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术, 目前提出了许多静态网络的节点定位算
法, 移动无线传感器网络的定位研究相对较少. 针对定位节点和参考节点随机运动的网络模型, 提出了
一个基于动态网格划分的蒙特卡罗定位算法. 算法中当接收的参考节点数超过一定阈值时使用最远距
离节点选择模型, 选出部分参考节点参与定位和信息转发, 节约能耗. 接着基于选择的或所有接收的参
考节点构建采样区域, 进行网格划分, 使用网格单元数计算最大采样次数, 在采样区域内采样并使用误
差补偿的运
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
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用卡尔曼滤波器实现目标追踪，利用蒙特卡洛的方法对跟踪滤波器进行仿真分析，次数为1000次
-Kalman filter to achieve target tracking, using the Monte Carlo method of tracking filter simulation analysis, the number is 1000 times
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一个采用蒙特卡洛序贯重要性采样的简单的例子滤波源代码-A sequential importance sampling using Monte Carlo simple example filter source code
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