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模型參數(shù)(shù)

  • 基于1641的面向信息模型ATE應(yīng)用解決方案

    多年來,自動測試系統(tǒng)經(jīng)歷了從專用型向通用型、開放性的發(fā)展歷程,ATS作為計算機技術(shù)的一個特定領(lǐng)域,一直都是緊隨計算機技術(shù)的發(fā)展,而如今計算機技術(shù)發(fā)展到互聯(lián)網(wǎng)階段,信息模型的概念為測試領(lǐng)域發(fā)展帶來新的階段,IEEE 1641標(biāo)準(zhǔn)充分解決了ATE的互操作和TPS可移植的問題,最大限度地降低了ATS生命周期的維護費用,具有顯著的軍事及經(jīng)濟效應(yīng)。

    標(biāo)簽: 1641 ATE 信息模型 方案

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:busterman

  • 基于改進的混合高斯模型的運動目標(biāo)跟蹤研究

     對傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進,消除了緩慢運動目標(biāo)對背景模型的影響,其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū),對不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過實驗證明,該改進算法提高了背景模型的健壯性,在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。

    標(biāo)簽: 高斯模型 運動目標(biāo)跟蹤

    上傳時間: 2015-01-03

    上傳用戶:7891

  • 基于交互式多模型粒子濾波的相控陣?yán)走_自適應(yīng)采樣

    為有效合理利用雷達資源和解決雷達測量值與運動狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性,提出了一種基于交互式多模型粒子濾波(IMMPF)的相控陣?yán)走_自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測值的后驗克拉美羅矩陣代替預(yù)測協(xié)方差矩陣,通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運動狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進行仿真實驗,表明了該算法的有效性。

    標(biāo)簽: 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:1037540470

  • 數(shù)學(xué)模型

    數(shù)學(xué)模型

    標(biāo)簽: 數(shù)學(xué)模型

    上傳時間: 2015-01-06

    上傳用戶:caiiicc

  • 基于EJB的真實世界模型

    基于EJB的真實世界模型

    標(biāo)簽: EJB 模型

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:cazjing

  • Grid數(shù)據(jù)顯示

    Grid數(shù)據(jù)顯示

    標(biāo)簽: Grid

    上傳時間: 2015-01-09

    上傳用戶:ikemada

  • 一個小型全文檢索模型—— 全文檢索模型

    一個小型全文檢索模型—— 全文檢索模型

    標(biāo)簽: 檢索 模型

    上傳時間: 2014-08-22

    上傳用戶:xinyuzhiqiwuwu

  • C/S模型

    C/S模型,簡單的聊天室

    標(biāo)簽: 模型

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:teddysha

  • ActiVeX 組件對象模型

    ActiVeX 組件對象模型

    標(biāo)簽: ActiVeX 對象模型

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:氣溫達上千萬的

  • 深度探索C++對象模型

    深度探索C++對象模型

    標(biāo)簽: 對象模型

    上傳時間: 2015-01-13

    上傳用戶:fhzm5658

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