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  1. 雷达组网系统的目标数据融合方法研究.pdf

  2. 介绍雷达组网系统的目标数据融合方法，雷达组网系统数据融合在目标识别、跟踪、检测、航迹处理等方面的诸多应用。目前数据融合方法主要有以下几种方法：1)贝叶斯估计,这是融合静态环境中多传感器底层数据的一种常用方法，其信息描述为概率积分，适用于具有高斯噪声的不确定性；2)多贝叶斯估计，将任务环境表示为不确定集合多传感器系统模型；3）加权平均，作为数据层的融合算法；4）卡尔曼滤波，用于实时融合动态的低层次冗余传感器数据，该方法用模型的统计特性递推决定统计意义下最优融合估计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qwertyCCC

  1. 基于煤矿环境监测的多传感器数据融合算法研究

  2. 在煤矿环境监测中,利用多传感器数据融合技术对监测到的煤矿瓦斯、温度等数据进行处理,可以有效减少损失,保障矿井安全。从多传感器数据融合理论出发,对该技术的定义、原理以及相应的一些实现算法进行了详细介绍,同时对目前基于多传感器数据融合的煤矿环境监测模型进行了分析和总结,为多传感器数据融合技术在煤矿环境安全评估中的应用提供一定的理论依据与应用经验。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：1039360
    • 提供者：weixin_38599537

  1. 数据融合在煤矿监测时序数据处理中的应用

  2. 当前我国煤矿都安设了安全监控系统,但总体数据质量较差,产生的大量时序数据缺乏深入挖掘,满足不了煤矿安全生产的需要。本文利用数据融合方法,从数据级、特征级和决策级等三个层级对安全监测时序数据进行了分析处理,给出了相应的数据融合模型,提高了数据准确度,得到了更多的有效信息,为煤矿安全生产管理及决策提供了支持。本文给出的各层级数据融合方法也是数字化矿山、智能矿山建设的有益参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：803840
    • 提供者：weixin_38646902

  1. 基于神经网络的箕斗称重系统多数据融合研究

  2. 针对煤矿箕斗定重称重系统的多路信号处理问题,采用BP神经网络进行多传感器数据融合方法研究,先训练网络再使用网络,并针对融合方法进行称重系统方案软件部分程序的设计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：231424
    • 提供者：weixin_38719578

  1. 基于多传感器数据融合的煤矿安全预测

  2. 为了解决煤矿井下环境信息处理的延迟性和不确定性,提出了一种基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型。该模型为两级融合模型,一级模型基于D-S合成算法,解决了单一传感器在井下复杂环境下测量的不确定性和失效性以及数据处理速度缓慢问题。二级模型基于模糊神经网络,解决了井下精确数学模型难以建立问题同时具有自适应和自学习能力。实验表明:该二级模型实现了多个传感器信息的融合,一定程度上提高了预测准确度和数据处理速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38713412

  1. 基于数据融合理论的煤矿瓦斯动态预测技术

  2. 针对煤矿瓦斯预测中存在的问题,提出了一种以数据融合理论为基础,利用贝叶斯估计方法和自适应加权进行信息处理和数据融合,利用Dempster-Shafer证据理论解决瓦斯预测过程中的不确定性和不精确性问题,并综合考虑煤矿井下瓦斯浓度等相关参数的新方法,实现了对瓦斯状态信息的在线整合,优化了预测参数,提高了煤矿瓦斯预测预报的准确性.该方法从整体上确立了同源数据的完备性,实现了煤矿瓦斯的动态预测.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：989184
    • 提供者：weixin_38736562

  1. 分布式Zigbee多节点传感器数据融合轨迹关联

  2. 数据处理的速度不但取决于计算机本身，而且在一定程度上取决于的算法复杂程度，算法运算量的大小直接影响到设备运行的质量。文中通过对分布式Zigbee多节点传感器数据融合中的轨迹关联问题进行探讨，对节点状态估算进行推导，形成节点状态估算算法，提供了简单、方便、实用的轨迹关联算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-28
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38680475

  1. DSP中的GPU在遥感影像数据融合算法中的应用

  2. 1 引言 　　随着现代遥感技术的发展，可获取的遥感影像数据越来越丰富。遥感技术应用的主要障碍不再是影像源的不足，而是如何从中提取更丰富、有用和可靠信息。多源遥感图像数据融合技术是对地观测信息获取与处理技术的重要研究内容，是解决海量遥感图像数据问题的一个有效途径。在处理大数据量的遥感影像数据时，处理速度成为一种融合算法能否普遍适用的一个关键因素。IHS变换可以提高结果图像的地物纹理特性，增强其空间细节的表现能力，因此，在遥感图像融合中，IHS变换法也是最常用、最基本的方法。但IHS变换融合算法比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：265216
    • 提供者：weixin_38736529

  1. 模拟技术中的多传感器数据融合的火灾预测系统

  2. 火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低。本系统针对这些问题，在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后，选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测，再利用D-S证据理论对所有监测数据进行融合处理得到更为准确的判定结果。 　　1 火灾探测对象的选定 　　在火灾探测过程中，可以利用的火灾信息很多： 　　(1)固态高温产物：来源于可燃物中的杂质，以及高温状态下可燃物热裂解所形成的物质。 　　(2)燃烧音：燃烧过程中产生的高温，加热周围空气，使之膨胀，产生一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38597533

  1. 分布式Zigbee多节点传感器数据融合轨迹关联

  2. 摘要数据处理的速度不但取决于计算机本身，而且在一定程度上取决于的算法复杂程度，算法运算量的大小直接影响到设备运行的质量。文中通过对分布式Zigbee多节点传感器数据融合中的轨迹关联问题进行探讨，对节点状态估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38706007

  1. 电子测量中的多传感器数据融合在漏磁信号采集与处理中的应用

  2. 中心议题 　　多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理 　　电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理 　　采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果 　　解决方案 　　采用漏磁传感器阵列，提高检测灵敏度，减小钢管表面接触噪声和温度影响 　　对信号预处理，保证测试准确性 　　选用RBF神经网络作为融合中心的特征层融合器 　　随着电子技术、神经网络和人工智能处理技术的发展，国内外都在开展新的漏磁信号处理方法的研究。由于传统方法受人为因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：130048
    • 提供者：weixin_38727567

  1. 分布式Zigbee多节点传感器数据融合轨迹关联[图]

  2. 数据处理的速度不但取决于计算机本身，而且在一定程度上取决于的算法复杂程度，算法运算量的大小直接影响到设备运行的质量。文中通过对分布式Zigbee多节点传感器数据融合中的轨迹关联问题进行探讨，对节点状态估算进行推导，形成节点状态估算算法，提供了简单、方便、实用的轨迹关联算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：184320
    • 提供者：weixin_38607088

  1. 多传感器数据融合技木在汽轮机排汽湿度监测系统中的应用

  2. 采用双区加热法在线监测汽轮机排汽湿度，由于各温度、压力传感器受位置、自身差异、环境等不可测因素的影响，使得其测量数据不能完全反映汽轮机的排汽湿度的真实状态。为此，利用改进的硬件和软件测量相结合的多传感器数据融合算法对测得数据进行处理，解决了过多的不确定因在湿度监测系统中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38590685

  1. 基于ARM9多传感器数据融合火灾报警系统的实现

  2. 本方案硬件系统的核心控制器是采用三星的具有ARM920T核的16/32位多功能、低功耗的嵌入式处理器S3C2440。S3C2440是韩国三星公司推出的一款高档的，可用于工业控制、智能家电等便携产品开发的嵌入式微处理器，其主频处理速度达到400MHz，完全可以满足火灾监控报警的实时性处理要求。其主控制芯片及丰富的外围接口电路可用于连接各类数字设备从而实现数据交换。基于多传感器数据融合的火灾预警系统采用模块化结构，主要由传感器模块、A/D转换模块、S3C2440控制器、报警模块、执行模块和控制器必需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38688855

  1. 基于BP神经网络的多传感器数据融合技术优化

  2. 传统的数据融合算法要求获得比较精确的对象数学模型，对于复杂的难于建立模型的场合无法适用。为解决上述问题，提出了一种基于BP神经网络算法的多传感器数据融合方法，对对象的先验要求不高，具有较强的自适应能力。仿真结果表明，采用BP神经网络对传感器数据进行融合处理大大提高了传感器的稳定性及其精度，效果良好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 数据融合技术在车牌字符识别中的应用研究

  2. 摘要： 在车牌字符识别中，针对单一识别方法识别率不高的问题，提出了应用数据融合技术，将不同的识别方法有机地结合起来构成融合型识别系统，有效地、综合地提高整个系统的识别性能。数据层选择了加权平均算法，特征层选择了人工神经网络算法，决策层采用了模糊推理算法实现对车牌字符的最终识别。应用MATLAB 进行了仿真，并与单独使用BP 神经网络算法的识别率进行了比较，结果证明采用数据融合技术系统的识别率得到了较大提高，达到90%以上。 　　车牌识别系统是图像模式识别领域的一个经典研究课题。对车牌识别技术的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_38646645

  1. 传感技术中的基于多传感器数据融合的智能机器人设计

  2. 本系统所设计的机器人的主要任务是在未知环境下依靠多传感器信息，运用D-S数据融合算法，提供与环境有关的关于系统状态的足够的与可靠的信息，使机器人能够自主规划路径、躲避障碍物，最终向目标靠近。 　　本控制系统采用主从式控制系统。系统选用了激光传感器、超声传感器、红外传感器、光敏传感器、光电编码器等多种类型的传感器，它们之间相互组合，实现机器人小车的测距、避障、寻找目标等功能。 　　1 多传感器数据融合技术与D-S方法 　　多传感器数据融合技术结合了控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计的发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：129024
    • 提供者：weixin_38564085

  1. 通信与网络中的无线传感器网络数据融合技术

  2. 由于大多数无线传感器网络应用都是由大量传感器节点构成的，共同完成信息收集、目标监视和感知环境的任务。因此，在信息采集的过程中，采用各个节点单独传输数据到汇聚节点的方法显然是不合适的。因为网络存在大量冗余信息，这样会浪费大量的通信带宽和宝贵的能量资源。此外，还会降低信息的收集效率，影响信息采集的及时性。 　　为避免上述问题，人们采用了一种称为数据融合（或称为数据汇聚）的技术。所谓数据融合是指将多份数据或信息进行处理，组合出更高效、更符合用户需求的数据的过程。在大多数无线传感器网络应用当中，许多时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-14
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38752074

  1. 智能车辆系统的模糊自适应数据融合策略

  2. 科技进步加快了智能汽车系统的发展步伐。 系统中分布的多个传感器用于收集和确定车辆环境信息。 无论传感器的精度如何，多传感器系统中采用的数据融合算法都会直接影响决策。 因此，有必要设计适当的算法来实现传感器数据处理。 提出了一种基于联邦卡尔曼滤波和模糊推理的模糊自适应数据融合策略，以达到更加精确的效果。 在该策略中，模糊推理用于调整测量噪声的水平，而联邦卡尔曼滤波器的目的是获得平滑数据。 此外，通过计算残差的平均值，我们说明了一种拒绝测量缺陷并将其替换为先前有效值的方法。 实验结果表明，与联邦卡尔

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：518144
    • 提供者：weixin_38678255

  1. sensor-data-fusion-full-stack:该项目实现了贝叶斯方法，如Wolfgang Koch的《跟踪和传感器数据融合》一书中所述-源码

  2. 传感器数据融合-全栈 该项目实现了传感器数据融合的三个加一主要Struts，分别是贝叶斯推理。 那是： 引发 预言 过滤 追溯 如所述。 如果时间允许，这些模型还将涵盖 交互多个模型（将操纵类纳入动力学模型） 多重假设跟踪（允许多个“现实”以“适者生存”的方式融合） 为了实现这一点，我们需要一系列功能： 从一个或多个传感器生成传感器数据，但会增加一些噪声。 真实和SDF堆栈的可视化生成近似值。 通过游戏学习的UI 粗略的发展计划： 现在将问题减少到一维。 产生信号源并增加可调

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_42128537
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