为了提高本体映射的精度,往往需要同时考虑1∶1、1∶n、n∶m等多种不同的情况。而对于以往的映射算法而言,它们主要考虑了简单的1∶1的映射,忽略了同样重要并占据相当比例的复合映射问题,这样极大地损失了
步进式PID,一种平滑式的PID控制方法
一种基于尺度空间理论的高斯平滑方法.rar讲述在尺度空间做高斯平滑的一种方法
针对一类状态部分可测系统粒子滤波检测前跟踪算法中高维采样效率低的问题, 提出一种基于局部搜索采 样的粒子滤波器检测前跟踪算法. 该算法在后验状态更新之后, 在可测分量估计值的附近, 对不可测分量引入先
在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上,结合语音端点检测算法,本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上,通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境;通过计算有声段噪声信号估计
利用非线性扩散滤波构造尺度空间,将Hessian矩阵的弱边缘检测能力与Laplace算子的强边缘检测能力相结合,以Hessian矩阵行列式与Laplace算子之比作为特征判据,提出了一种基于非线性扩散
一种称重系统的数字滤波算法及编程实现,本文介绍一种较为实用的称重系统用数字滤波算法,并给出其c语言的实现程序,希望与从事称重系统研发的工程技术人员共同探讨,共同进步,一起推动称重行业的发展。
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出了一种改进的粒子滤波算法。该算法采用Unscented卡尔曼滤波器(UKF)产生系统的状态估计,并在量测更新过程中加入衰减记忆因子,消弱滤波器对历史信息的
研究了声源轨迹交叉情况下的两个声源跟踪问题。针对传统跟踪算法容易丢失较弱声源的缺点,提出一种基于粒子滤波的改进多声源跟踪算法。该算法在跟踪过程中估计声源之间的距离,当此距离小于0.3m时,根据声源粒子
针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性;在此基础上,推导出多信息融合
