强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用

随着人工智能科学的发展，目标跟踪成为中外学者研究的热点，近年来很多目标跟踪算法相继被提出，其中，经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而，在实际情况中，目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题，由于

针对无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）在系统强非线性或状态模型不精确的情况下，存在滤波精度降低甚至发散的问题，提出一种改进的强跟踪SVD-UKF算法。该算法采用奇

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法。针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布。强跟踪扩展卡尔曼滤

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粒子滤波在单通道信号分离中的应用研究博士论文

经典粒子滤波、正则粒子滤波、辅助粒子滤波与高斯粒子滤波。

卡尔曼滤波在图像跟踪中的应用，实现图像的动态跟踪，欢迎大家下载

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粒子群算法的具体描述，以及在数字图像处理中的应用

通常使用标准蚁群优化(ACO)算法来解决各种困难的组合优化问题。 然而,在本文中,将通用ACO的思想扩展到了递归参数估计的范围,即,首先提出并研究了蚁群估计器来跟踪感兴趣的目标。 在提出的蚁群估计器框