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针对Marginalized粒子滤波中随机量测噪声对于非线性状态估计精度的不利影响以及线性状态估计中计算量较大问题,提出了一种基于权重一致性优化的实时Marginalized粒子滤波算法.首先,结合量测系统建模中先验信息的提取和利用,通过粒子权重间一致性距离和一致性矩阵的构建,提出了量测提升策略下权重的一致性优化方法,以改善粒子滤波在非线性状态估计中的滤波精度.其次,通过对Marginalized粒子滤波实现中时间更新和量测更新环节的结构优化,给出了实时Marginalized粒子滤波,以降低蒙特卡罗仿真实现下卡尔曼滤波在状态线性估计中的计算复杂度.最后,在两者的动态结合基础上给出了新算法具体实现步骤.利用基于单站雷达目标跟踪仿真场景,分析了算法性能.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
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本文主要介绍基于单片机控制的DC/AC变换。采用较流行的MCS-51单片机,利用其功能强、速度快、使用灵活的特点,在检测和部分逻辑电路配合下,直接将事先根据能量等效原则存放于EPROM中的SPWM数据按一定规律输出,驱动功率开头管,实现DC/AC变换。本电路采用了较新颖独特的设计,用比较器代替传统的A/D转换,既保证了高速、低成本、又大大简化了电路结构。 相似文献
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本文主要介绍基于单片机控制的DC/AC变换。采用较流行的MCS-51单片机,利用其功能强、速度快、使用灵活的特点,在检测和部分逻辑电路配合下,直接将事先根据能量等效原则存放于EPROM中的SPWM数据按一定规律输出,驱动功率开关管,实现DC/AC变换。本电路采用了较新颖独特的设计,用比较器代替传统的A/D转换,既保证了高速、低成本,又大大简化了电路结构。 相似文献
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针对含光照、表情、姿态、遮挡等误差或被噪声污染的人脸图像的识别问题,本文提出一种基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法。该方法首先用低秩矩阵恢复算法求得训练样本图像对应的误差图像;然后,对每一个训练样本图像及其对应的误差图像进行Gabor变换,得到相应的Gabor特征向量,并将这些Gabor特征向量组成一个Gabor特征字典;进而,计算测试样本图像Gabor特征向量在该Gabor特征字典下的稀疏表示系数,并用该稀疏表示系数和Gabor特征字典,对测试样本图像的Gabor特征向量进行类关联重构,同时计算相应的类关联重构误差。最后,根据测试样本图像Gabor特征向量的类关联重构误差,实现对测试样本图像的分类识别。在CMU PIE、Extend-ed Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文提出的人脸图像识别方法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力。 相似文献
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