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191.
192.
根据监测到的设备状态信息预测其条件剩余寿命一直是基于状态维修中的关键问题。利用滤波理论,建立了基于状态信息的剩余寿命预测通用模型,并推导出采用极大似然估计法下参数估计的通式,使得在已知寿命服从其他任何分布形式时直接代入通式便可快速地得出其模型,从而预测其剩余寿命,省去了复杂繁琐的迭代过程。通过案例发现模型能够根据状态信息很好地预测其剩余寿命,并在不断更新状态信息的条件下越来越精确地预测其剩余寿命。 相似文献
193.
基于平方根UKF的多传感器融合跟踪 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法. 相似文献
194.
195.
196.
197.
说明担任气体输运任务的分子数是1/6nv和1/4nv的理论依据,并指出这两种分子数担任输运量得到的宏观规律相同的原因。 相似文献
198.
提出了一种基于邻域熵的自适应调整滤波尺度的多尺度边缘检测方法,该方法根据当前像素点所处邻域内像素点的灰度分布的有序性,定义了邻域内灰度分布的邻域熵,以判定该邻域内是否存在边缘。同时分析了后选边缘的宽度,以定量调整边缘检测中的滤波尺度参数。实验结果和抗噪性能分析表明,这种方法可以得到令人满意的结果,特别是对图像中弱边缘的检测效果比较理想。 相似文献
199.
在分析了现有基线扣除算法的基础上,根据非基线对称类基线信号的特征提出了一种新的基线扣除算法--基于小波滤波和梯度直方图最佳分割的非基线对称类信号基线扣除新算法.考虑到信号总是存在着噪声,含噪的基线信号梯度值也较大,并且分布无规律,采用了多分辨率小波变换滤波技术.通过合理选择最佳分割阈值门限,算法可精确提取出该类信号的基线. 相似文献
200.