UKF滤波器在直升机盘旋飞行中的应用

针对直升机盘旋飞行时的定位问题,建立了直升机盘旋飞行模型,讨论了一种基于贝叶斯理论的UKF滤波算法。将UKF算法应用于所建立的模型,并进行了仿真实验,仿真结果表明UKF能有效地对目标进行跟踪,且具有较高的精度和较强的抗噪声性能。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

一种基于纹理过滤和中值滤波的牌照定位方法

提出一种基于纹理过滤和中值滤波的牌照定位方法,根据牌照字符纹理图案提出纹理过滤,利用行跳变扫描边缘,进行粗定位,然后采用中值滤波方法进行进一步精确定位。该方法简单,对牌照底色没有要求。经大量试验检测,定位准确率达到98．9％。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

带相关噪声广义系统降阶滤波器设计

基于广义系统典范型分解,应用射影理论,对带相关噪声的广义离散随机线性系统,通过将带相关噪声系统转化为带独立噪声系统给出一种新的递推降阶滤波器。它能减小计算负担,便于实时应用。与以往文献报道带独立噪声广义系统降阶滤波器相比,所提出的降阶滤波器多了一个当前时刻的增益项。仿真例子说明了其有效性。     

基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型...     

奈奎斯特滤波器设计

本文研究了非线性相位响应的奈奎斯特第一准则滤波器（NF1′s）的设计方法，在此理论基础上，提出了一种在有或无匹配滤波器情况下，奈奎斯特第一准则通用滤波器的设计、转换方法。     

基于Gabor滤波的图像质量

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法，对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪．提取细节特征点；对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法，再进行特征提取。对著干幅低质量指纹进行了实验，得到了不错的实验效果，并且实验的效率和准确率也有所提高。