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  1. 粒子滤波matlab算法

  2. 粒子滤波正在得到重视，越来越的人开始注意，在故障诊断和预测领域里，用来估计状态参数。附件中matlab程序介绍了基本粒子滤波算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：442kb
    • 提供者：sjzvc

  1. 前向性预测滤波和后向性预测滤波

  2. 利用MATLAB编写了，flp滤波和blp滤波程序，能很好的对信号进行滤波处理。供大家共同学习，这个程序的以运行测试通过，若存在原理性问题，请大家指正。谢谢！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-22
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：caifeng123

  1. kalman滤波、平滑和预测 MATLAB程序

  2. 编的很完善的kalman滤波、平滑以及预测MATLAB程序。希望对大家有用，尤其是在校大学生。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-30
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：bbluce99

  1. kalman滤波的C语言实现

  2. kalman滤波广泛运用于各个领域，能够实现滤波和预测功能，上传的源程序是采用C语言编写的kalman滤波。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-07-30
    • 文件大小：26kb
    • 提供者：QFMCwlk

  1. 设计利用线性神经网络进行信号预测

  2. 线性神经网络主要用于函数逼近、信号处理滤波、预测、模式识别和控制等方面

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-06-01
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：rxiaolu

  1. 自适应滤波原理

  2. 介绍各种滤波器以及相关原理，对于控制和预测都有很好的参考意义，该文档是中文版的。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-02
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：i5193960495

  1. Kalman Filter (卡尔曼滤波)

  2. 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：liuhua524

  1. 第6章 最小二乘滤波和预测

  2. 第6章 最小二乘滤波和预测

  3. 所属分类：讲义

  1. 滤波研究及应用

  2. 滤波的目的是从序贯量测中在线、实时地估计和预测出动态系统的状态和误差的统计量。贝叶斯滤波被成功地应用在信号处理、目标跟踪、金融等诸多领域。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：liwei8517

  1. 神经网络 UKF 负荷预测

  2. 无迹卡尔曼滤波和神经网络相结合，对负荷进行预测。效果较好

  3. 所属分类：C/C++

  1. 基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法

  2. 受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：634kb
    • 提供者：weixin_38659527

  1. 基于Kalman滤波的灰色神经网络模型的应用

  2. 文中提出了结合Kalman滤波、灰色模型和BP神经网络模型对测量数据进行模拟和预测,并通过实例表明,基于Kalman滤波的灰色BP网络模型可以对数据序列进行模拟和预测,并在一定程度上较好地反映了数据序列的走势和变化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：443kb
    • 提供者：weixin_38748875

  1. 基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

  2. 针对基于UWB精确定位的井下近感检测装置定位结果易受非视距（NLOS）误差等噪声影响的问题，提出了一种基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法。通过卡尔曼滤波预测过程得到标签卡坐标的先验估计值；利用几何关系计算估计坐标与各锚节点的距离，并将该距离与探测器直接测距值进行比较，根据差值分配各锚节点的测距权值；将权值矩阵和测距矩阵代入加权LM法中，得到标签卡坐标的中间结果；将中间结果作为测量值代入卡尔曼滤波更新过程中，得到标签卡的最终坐标。测试结果表明，与多边定位法相比，基于卡尔曼滤波和加权LM法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：995kb
    • 提供者：weixin_38588520

  1. 基于SVM-Wavelet组合算法在矿井通风机故障预测中的应用

  2. 鉴于传统单一预测对非平稳信号处理不佳且滤波不足、预测精度不够等缺点,提出基于SVM-Wavelet组合算法对通风机进行故障预测,运用小波进行信号滤波和特征提取,结合SVM训练样本建立模型,最终在与Matlab无缝连接的Lab VIEW上位机软件中实现模型预测。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于2维性能参考模型的2维模型预测迭代学习控制策略

  2. 将迭代学习控制(Iterative learning control,ILC)系统看作一类具有2维动态特性的控制系统,根据模型预测控制(Model predictive control,MPC)和性能参考模型控制思想,提出了一种基于2维性能参考模型的2维模型预测迭代学习控制系统设计方案.在该控制系统设计方案中,可以通过选择适当的2维性能参考模型来构造2维动态变化的设定值信号和预测控制信号,从而引导迭代学习控制系统收敛到合理的控制性能,并有效避免系统性能收敛过程中控制输入可能发生的剧烈波动.通过对

  3. 所属分类：其它

  1. 基于扩展卡尔曼滤波和反向传播波谷时间的滑坡位移时间序列多步预测

  2. 基于扩展卡尔曼滤波和反向传播波谷时间的滑坡位移时间序列多步预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：600kb
    • 提供者：weixin_38614417

  1. 偏振滤波抑制大气背景光的性能计算模型

  2. 如何定量计算和预测在不同条件下偏振滤波抑制大气背景光的效果，目前缺乏合适的性能表征量及其计算模型，为此提出了偏振滤波抑制大气背景光的性能计算模型。定义了大气背景光抑制比(ARR)，综合天空光相对光谱辐射功率模型和地面太阳直接辐射光谱模型、地物反射特性等，给出了以太阳方位、相机光轴方向、大气能见度和地物光谱反射率等为输入参数的ARR计算公式。该模型的仿真实验结果表明，在晴天与轻霾天气条件下，太阳夹角、大气能见度和地物类型三因素的变化对ARR的影响依次减弱；太阳夹角的变化强烈影响ARR；偏振滤波对多

  3. 所属分类：其它

  1. 基于灰色预测模型和粒子滤波的视觉目标跟踪算法

  2. 结合灰色预测模型和粒子滤波,提出一种新的视觉目标跟踪算法.由于粒子滤波未考虑先验信息对建议分布产生的指导作用,不能很好地逼近后验概率分布,对此,采用历史状态估计序列作为先验信息,建立该序列的灰色预测模型来预测产生建议分布.与粒子滤波、卡尔曼粒子滤波和无迹粒子滤波进行对比实验,结果表明所提出的算法在视觉目标跟踪中具有更好的性能.

  3. 所属分类：其它

  1. 斜拉桥非线性振动信号的粒子滤波。

  2. 对于斜拉索的非线性振动信号，本文采用了一种新的粒子滤波算法。 首先，利用有限差分法将斜拉梁耦合系统的非线性动力学模型在时间维度上进行分散。 这样就得到了任意电缆单元的离散非线性振动方程。 其次，从离散非线性振动方程中用最小二乘算法拟合了粒子滤波器的状态方程。 因此，粒子滤波算法可以使用精确的状态方程。 最后，采用粒子滤波算法对桥梁斜拉索的振动信号进行滤波。 振动信号被消噪。 并且从粒子滤波器可以在短时间内准确跟踪和预测振动信号。 在斜拉桥上进行的仿真实验和实际实验均表明，本文的粒子滤波算法具有良

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：433kb
    • 提供者：weixin_38626943

  1. 一种基于卡尔曼滤波修正的LRP信道预测算法

  2. 提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：146kb
    • 提供者：weixin_38699784
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