加權(quán)融合算法，對(duì)不同的因素加不同的權(quán)值以達(dá)到最優(yōu)
資源簡(jiǎn)介：加權(quán)融合算法，對(duì)不同的因素加不同的權(quán)值以達(dá)到最優(yōu)
上傳時(shí)間： 2015-09-03
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資源簡(jiǎn)介：融合算法文章《證據(jù)合成及其應(yīng)用》《加權(quán)證據(jù)組合算法的研究》
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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資源簡(jiǎn)介：在工業(yè)應(yīng)用中常用一組傳感器對(duì)問一個(gè)被測(cè)量目標(biāo)在一個(gè)過程的不同位置進(jìn)行測(cè)量，然而由于每個(gè)傳感器位于過程的不同位置，它們將不問程度的受到嗓聲的干擾，為了從被嗓聲干擾的多傳感器測(cè)量值中獲得更準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，霱要進(jìn)“步研究多傳感器的融合理論多傳感器...
上傳時(shí)間： 2022-03-16
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資源簡(jiǎn)介：針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能量有限，且在進(jìn)行信息傳輸時(shí)存在數(shù)據(jù)沖突、傳輸延時(shí)等問題，提出并設(shè)計(jì)了基于最大生存周期的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法。該算法將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分成多個(gè)簇，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍，將每個(gè)簇中的節(jié)點(diǎn)均勻分布，每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)自己...
上傳時(shí)間： 2014-12-29
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資源簡(jiǎn)介：Bayes濾波器算法,c++語言實(shí)現(xiàn),Visual Studio.net下實(shí)現(xiàn),2003年8月修正版本,用于數(shù)據(jù)融合算法
上傳時(shí)間： 2015-01-13
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資源簡(jiǎn)介：自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合算法
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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資源簡(jiǎn)介：最新開發(fā)的小波融合算法實(shí)現(xiàn)VC程序。非常好用。
上傳時(shí)間： 2015-04-14
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資源簡(jiǎn)介：擴(kuò)展卡爾曼濾波 信息同步 數(shù)據(jù)融合算法實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2015-06-13
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資源簡(jiǎn)介：全景圖象的拼合及優(yōu)化算法 一種快速全景圖像拼接技術(shù) 一種全景圖快速生成算法及其實(shí)現(xiàn) 一種全自動(dòng)穩(wěn)健的圖像拼接融合算法
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介：基于2D和紅外的異類傳感器的數(shù)據(jù)融合算法，濾波器選用EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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資源簡(jiǎn)介：文中給出了數(shù)據(jù)融合算法，并提出把數(shù)據(jù)融合方法應(yīng)用于火電機(jī)組的在線性能計(jì)算中，使計(jì)算結(jié)果能更完善、準(zhǔn)確地反映機(jī)組的運(yùn)行狀況。這種數(shù)據(jù)融合方法計(jì)算簡(jiǎn)便，可以反映傳感器在空間或時(shí)間上的冗余或互補(bǔ)的信息，獲得比有限個(gè)傳感器的算術(shù)平均值更準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)...
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介：模糊側(cè)度融合算法 模糊側(cè)度融合算法
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)融合算法研究，提供詳細(xì)的說明
上傳時(shí)間： 2014-01-27
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資源簡(jiǎn)介：基于證據(jù)理論的信息融合算法，適用于各種多參數(shù)信息融合
上傳時(shí)間： 2013-12-09
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資源簡(jiǎn)介：這是一篇介紹圖像融合算法的論文，采用經(jīng)典的小波算法和IHS算法結(jié)合，在性能上，有很大的提高！
上傳時(shí)間： 2016-07-18
上傳用戶：lhw888
資源簡(jiǎn)介：通過引入與余差有關(guān)的代價(jià)函數(shù),給出了一種高精度估計(jì)基礎(chǔ)矩陣的線性算法——加權(quán)平移算法.首先 將原始輸入數(shù)據(jù)加權(quán),計(jì)算加權(quán)后數(shù)據(jù)的重心坐標(biāo),將坐標(biāo)原點(diǎn)平移到該重心坐標(biāo),再作歸一化處理.然后用8點(diǎn) 算法求出基礎(chǔ)矩陣F陣的8個(gè)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了F陣的高精度估計(jì).實(shí)...
上傳時(shí)間： 2016-08-15
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資源簡(jiǎn)介：UV 雙光譜圖像融合目前在國內(nèi)外仍處于起步階段, 在設(shè)計(jì)方案上的優(yōu)越性、穩(wěn)定性、功耗、算法的優(yōu)化等方面需要解決的問題仍有許多。將目前的優(yōu)秀圖像匹配算法、圖像融合算法用于實(shí)踐, 與高性能的數(shù)字信號(hào)處理 相結(jié)合, 開發(fā)能實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)圖像融合功能的系統(tǒng)對(duì)...
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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資源簡(jiǎn)介：強(qiáng)局部加權(quán)回歸算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)欲擬合點(diǎn)進(jìn)行多項(xiàng)式加權(quán)擬合,并用最小二乘法進(jìn)行估計(jì).它綜合了傳統(tǒng)的局部多項(xiàng)式擬合,局部加權(quán)回歸以及具有強(qiáng)魯棒性的擬合過程
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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資源簡(jiǎn)介：基于支持向量聚類的多聚焦圖像融合算法∗ Exploiting SVC Algorithm for Multifocus Image Fusion
上傳時(shí)間： 2013-12-08
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資源簡(jiǎn)介：基于支持向量聚類的多聚焦圖像融合算法. 從無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)角度提出了一種基于SVC(support vector clustering)的圖像融合規(guī)則,解決了基于 SVM(support vector machine)的融合規(guī)則在處理多聚焦圖像融合問題時(shí)所引起的區(qū)域混疊與非平滑過渡問題,進(jìn)一步提高了融...
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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資源簡(jiǎn)介：高壓開關(guān)柜的故障檢測(cè)系統(tǒng)本文采用了DS數(shù)據(jù)融合算法 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合故障檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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資源簡(jiǎn)介：實(shí)現(xiàn)毫米波雷達(dá)與紅外雷達(dá)的數(shù)據(jù)融合算法研究多傳感器數(shù)據(jù)融合算法
上傳時(shí)間： 2013-11-29
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資源簡(jiǎn)介：Bar-Shalom-Campo融合算法與簡(jiǎn)單凸組合算法比較
上傳時(shí)間： 2015-12-20
上傳用戶：tianluo
資源簡(jiǎn)介：基于通用GPU并行計(jì)算技術(shù)，結(jié)合遙感圖像數(shù)據(jù)融合處理特點(diǎn)，利用NVIDIA公司的CUDA編程框架，在其 GPU平臺(tái)上對(duì)BROVEY變換和YIQ變換融合算法進(jìn)行了并行研究與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著遙感圖像融合算法的計(jì)算復(fù)雜度、融合處理的問題規(guī)模逐漸增加，GPU并行處理的...
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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資源簡(jiǎn)介：圖形融合程序，可以實(shí)現(xiàn)加權(quán)，IHS,PCA 三種融合算法
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：yiwen213
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用于圖像景深融合的算法，用matlab內(nèi)嵌函數(shù)實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2016-07-07
上傳用戶：soleczm
資源簡(jiǎn)介：摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，wSN是由許多具有低功率無線收發(fā)裝置的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，它們監(jiān)測(cè)采集周邊環(huán)境信息并傳送到基站進(jìn)行處理在某一時(shí)刻通過wSN采集的數(shù)據(jù)量非常大，如何正確、高效地處理這些數(shù)據(jù)成為當(dāng)前WSN研究中的一個(gè)熱點(diǎn)。傳...
上傳時(shí)間： 2022-03-17
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資源簡(jiǎn)介：隨著杜會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，環(huán)境水污染現(xiàn)象也日趨嚴(yán)重，迫切需要環(huán)境水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測(cè)與智能分析系統(tǒng)，以為環(huán)境監(jiān)測(cè)、管理和控制提供科學(xué)的手段。水質(zhì)多組分檢測(cè)涉及到多傳感器數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電化學(xué)分析和人工智能等多學(xué)科的交叉，在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用...
上傳時(shí)間： 2022-03-18
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資源簡(jiǎn)介：多傳感器信息融合是對(duì)多種信息的獲取、表示及其內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行綜合處理和優(yōu)化的技術(shù)。單一傳感器只能獲得環(huán)境或被測(cè)對(duì)象的部分信息段，多傳感器信息融合后可以完善地、準(zhǔn)確地反映環(huán)境特征。本文介紹多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本理論。數(shù)據(jù)融合是把來自不同傳感器數(shù)據(jù)...
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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資源簡(jiǎn)介：針對(duì)紅外圖像邊緣模糊，對(duì)比度低的問題，文中研究了改進(jìn)的中值濾波和改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)對(duì)紅外圖像進(jìn)行處理。在對(duì)處理后圖像的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，研究了改進(jìn)的Laplace金字塔分解的圖像融合算法，并基于CUDA并行處理技術(shù)，在可編程GPU上實(shí)現(xiàn)了紅外圖像快...
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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