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多網融合

  • 基于matlab的幾個kalman濾波以及多傳感器融合和wk算法的程序

    基于matlab的幾個kalman濾波以及多傳感器融合和wk算法的程序

    標簽: matlab kalman 濾波 多傳感器融合

    上傳時間: 2015-01-06

    上傳用戶:wkchong

  • 多分辨率融合的綜述文章值得一看 多分辨率融合的綜述文章值得一看

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    標簽: 多分辨率

    上傳時間: 2015-11-27

    上傳用戶:dsgkjgkjg

  • 《D_S證據理論應用中的一種驗證方法》《D_S證據理論在多傳感器融合中的應用》

    《D_S證據理論應用中的一種驗證方法》《D_S證據理論在多傳感器融合中的應用》

    標簽: D_S 驗證方法 多傳感器融合 中的應用

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:ls530720646

  • 研究雜波環境下多傳感器融合的程序

    研究雜波環境下多傳感器融合的程序,對了解該方法很有幫助!

    標簽: 雜波環境 多傳感器融合 程序

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:hxy200501

  • 基于多特征融合的句子相似度計算是一篇講解中文相似度的論文

    基于多特征融合的句子相似度計算是一篇講解中文相似度的論文

    標簽: 特征 相似度計算 論文

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:sdq_123

  • 濾波與多特征融合的視頻目標跟蹤

    濾波與多特征融合的視頻目標跟蹤,維普資訊上下的,有需要的可以看看

    標簽: 濾波 特征 視頻 目標跟蹤

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:123456wh

  • 多信息融合中小波變換的應用

    多信息融合中小波變換的應用  多信息融合中小波變換的應用

    標簽: 信息融合 小波變換

    上傳時間: 2017-05-23

    上傳用戶:女王范147

  • 多傳感器融合的智能車定位導航系統的設計

    該文檔為多傳感器融合的智能車定位導航系統的設計總結文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: 傳感器 智能車 定位導航系統

    上傳時間: 2022-05-08

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  • 多網融合的環境狀況遠程實時監測系統設計

    提出一種融合Ad hoc網絡、GPRS/GSM和PSTN的遠程分布式環境狀況實時監測系統設計方案。由IEEE 802.15.4標準組建的Ad hoc無線傳感器網絡負責監測環境溫濕度、光照度、煤氣及CO濃度等;采用GPRS/GSM模塊和嵌入式Modem構造無線網關,實現Ad hoc網絡與GPRS/GSM和PSTN的無縫連接,將無線傳感器網絡采集的數據發送到手機或遠端計算機。系統具有小、遠和散的特點,可實現多點分布、中央管理、多層報警和遠程監測。

    標簽: 多網融合 環境 實時監測 遠程

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:semi1981

  • 同源多傳感器加權數據融合算法的研究

    在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量,然而由于每個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量值中獲得更準確的測量結果,霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息,得到對被測參數的最優估計,本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法,即研究如何對每個傳感器進行加權,從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上,首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法,通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解,利用每個傳感器測量值所對應的奇異值,可以估計出對每個傳感器權值的最優估計,從而在不要任何先驗知識的條件下,可僅由多傳感器的測量值,利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計,此外,在許多工業過程中,人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布,此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果,對每一個傳感器的測量數據進行重建,以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此,本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法,仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的,最后,研究了非線性動態系統的狀態融合問題,研究了加權無氣味卡爾曼濾波(UKF)方法,研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波(EKF)在狀態融合估計中的不足,可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統,數據融合,奇異值分解,UKF

    標簽: 傳感器 數據融合

    上傳時間: 2022-03-16

    上傳用戶:aben

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