基于Matlab的自適應(yīng)濾波算法及其應(yīng)用 
案例：1、不同步長的濾波器參數(shù)更新曲線對比。2、相同步長的LMS算法和NLMS算法濾波器權(quán)重更新曲線對比 音頻+單頻噪聲： 單頻+白噪聲： 最后,如有相關(guān)需求,歡迎聯(lián)系. vx: CAE320 公眾號:320科技工作室
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320科技工作室 ??? 4年前
239 基于matlab的EKF(擴展卡爾曼濾波)_UKF(無跡卡爾曼濾波)_PF（粒子濾波）三種算法的估計結(jié)果比較 
基于matlab的EKF(擴展卡爾曼濾波)_UKF(無跡卡爾曼濾波)_PF（粒子濾波）三種算法的估計結(jié)果比較，輸出估計誤差，并單獨對粒子濾波進行估計及其置信區(qū)間可視化。程序已調(diào)通，可直接運行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
1-87基于matlab的雙卡爾曼濾波算法 
基于matlab的雙卡爾曼濾波算法。第一步使用了卡爾曼濾波算法，用電池電壓來修正SOC，然后將修正后的SOC作為第二個卡爾曼濾波算法的輸入，對安時積分法得到的SOC進行修正，最終得到雙卡爾曼濾波算法SOC估計值。結(jié)合EKF算法和安時積分法的優(yōu)點，能夠得到更穩(wěn)定、更精確的估計結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
非局部均值濾波和MATLAB程序詳解視頻算法及其保留圖形細節(jié)應(yīng)用 
【內(nèi)容簡介】《非局部均值濾波與應(yīng)用和MATLAB程序詳解視頻》共6章28節(jié)視頻，總學(xué)時698分鐘，合11.6小時。主要內(nèi)容包括：非局部均值濾波類算法入門，基于濾波參數(shù)自適應(yīng)的非局部均值濾波算法，基于積分圖像的快速非局部均值濾波及其對比分析，濾波參數(shù)函數(shù)擴展問題，算法數(shù)值指標(biāo)含義及其算法研究綜合問題。????全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。????提供輔導(dǎo)答疑。
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鄭一 ??? 8年前
17基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結(jié)果，判斷算法的跟蹤精確性 
基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結(jié)果，判斷算法的跟蹤精確性，程序已調(diào)通，可直接運行，基于MATLAB平臺，可直接拍下。
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explicit ??? 2年前
17基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結(jié)果，判斷算法的跟蹤精確性 
基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結(jié)果，判斷算法的跟蹤精確性，程序已調(diào)通，可直接運行，基于MATLAB平臺，可直接拍下。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
卡爾曼濾波和MATLAB程序詳解視頻算法與實時技術(shù)信號處理 
第一章 ?視頻必先看和卡爾曼濾波的影響力及其研究領(lǐng)域簡介第二章 ?卡爾曼濾波數(shù)學(xué)模型及MATLAB程序輕松入門第三章 ?標(biāo)準卡爾曼濾波處理線性離散隨機系統(tǒng)算法再提升第四章 ?卡爾曼濾波理論簡介與算法主要參數(shù)作用14、KF7_標(biāo)準卡爾曼濾波的標(biāo)準模型及其理論假設(shè)及證明與5基本公式等介紹（48分鐘）15、KF8_卡爾曼濾波算法中2個初始值的選擇假設(shè)及其對誤差影響（32分鐘，有程序
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鄭一 ??? 8年前
177基于matlab的基于S函數(shù)的變步長自適應(yīng)濾波算法 
基于matlab的基于S函數(shù)的變步長自適應(yīng)濾波算法，比傳統(tǒng)的算法收斂速度更快。傳統(tǒng)的LMS算法中，權(quán)值向量實時地被更新。這些更新可能會由于噪聲的影響而變得不穩(wěn)定。SVSLMS算法是一種改進的LMS算法，它采用了矢量處理的概念，利用信號和噪聲的矢量特征來抑制噪聲，從而提高了算法的穩(wěn)定性和收斂速度。程序已調(diào)通，可直接運行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
136基于matlab的自適應(yīng)濾波算法的通信系統(tǒng)中微弱信號檢測程序 
基于matlab的自適應(yīng)濾波算法的通信系統(tǒng)中微弱信號檢測程序，周期信號加入隨機噪聲，進行濾波，輸出濾波信號，程序已調(diào)通，可直接運行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
1-17基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法 
基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結(jié)果，判斷算法的跟蹤精確性，程序保證可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
主動噪聲控制的線性算法優(yōu)劣比較 
一、基于FIR和IIR濾波器的ANC算法基于有限脈沖響應(yīng)（FIR）和無限脈沖響應(yīng)（IIR）濾波器的ANC算法在過去十年中得到了廣泛的研究，其中最著名的莫過于基于濾波x最小均方（FxLMS）的算法?；贔IR和IIR濾波器的ANC算法主要可以分為三大類：基于濾波x、濾波e和濾波u的算法。
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聲學(xué)工程師小吳 ??? 3年前
說透互補濾波(1) - 線性互補濾波器從原理到實現(xiàn) 
關(guān)于經(jīng)典的線性互補濾波器的原理，算法，結(jié)果測試已經(jīng)全部講完了，下一次我們就要開始非線性互補濾波器了，算法的改進往往是把之前算法的假設(shè)修改的更貼近于實際。ok，今天就講這么多，我是zing,一個有趣的飛控算法工程師，我們下期見。PS：所有的論文資料和測試代碼，公眾號回復(fù)【互補濾波】即可獲取。
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無人機干貨鋪 ??? 3年前
Lumerical案例 | 基于粒子群優(yōu)化的雙波段MIM濾波器引領(lǐng)高靈敏度檢測革新 
粒子群優(yōu)化算法的精準調(diào)控為突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優(yōu)化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優(yōu)化。在優(yōu)化過程中，PSO算法的目標(biāo)函數(shù)被設(shè)計為優(yōu)化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長。
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摩爾芯創(chuàng) ??? 4月前
基于MATLAB紅外弱小目標(biāo)檢測MPCM算法復(fù)現(xiàn) 
4.4 算法步驟? 計算目標(biāo)區(qū)域的均值： 使用滑動窗口將圖像分割為多個局部區(qū)域。 對每個滑動窗口內(nèi)的目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分別計算其灰度均值。? 構(gòu)造特定濾波器并進行濾波處理： 設(shè)計特定的濾波器，用于增強目標(biāo)區(qū)域的顯著性。 對滑動窗口內(nèi)的目標(biāo)區(qū)域應(yīng)用特定濾波器，得到濾波后的目標(biāo)區(qū)域圖像。
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320科技工作室 ??? 1年前
214基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標(biāo)跟蹤算法 
基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標(biāo)跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據(jù)二維空間內(nèi)目標(biāo)作勻速直線運動和勻速圓周運動的特點，在建立目標(biāo)運動模型和觀測模型的基礎(chǔ)上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對機動目標(biāo)進行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運動和勻速圓周運動的目標(biāo)進行跟蹤，而且在運動模型發(fā)生變化時，濾波誤差也比較小。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
粒子濾波PF及MATLAB程序詳解視頻和輔助及正則粒子濾波RPF實時跟蹤 
主要內(nèi)容包括：粒子濾波算法入門實例及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識復(fù)習(xí)，粒子濾波在一維非線性信號跟蹤問題的應(yīng)用，四種重采樣方法及其在粒子濾波的效果分析，粒子濾波與擴展及無跡卡爾曼濾波的效果對比，粒子濾波(PF)在無剛性視覺目標(biāo)跟蹤問題的應(yīng)用，粒子濾波(PF)在電池壽命問題中的參數(shù)估計及其壽命預(yù)測的應(yīng)用，粒子濾波算法理論推導(dǎo)與分析，輔助粒子濾波跟蹤非線性系統(tǒng)及大氣下落物體，微分方程狀態(tài)變量跟蹤3自由度質(zhì)量彈簧系統(tǒng)，正則化粒子濾波分析非線性跟蹤系統(tǒng)
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鄭一 ??? 8年前
深度學(xué)習(xí)|基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)算法 
其中指派問題使用了匈牙利算法, 并同時考慮運動信息的關(guān)聯(lián)和目標(biāo)外觀信息的關(guān)聯(lián).運動信息關(guān)聯(lián): 使用卡爾曼濾波器預(yù)測狀態(tài)和新測量之間的馬氏距離, 以此表達運動信息, 有(4) 式(4)表示第j個檢測結(jié)果與第ii條軌跡之間的運動匹配度. 其中: Si為卡爾曼濾波器當(dāng)前時刻觀測空間的協(xié)方差矩陣, yi為當(dāng)前時刻的預(yù)測觀測量, dj為第j個檢測的狀態(tài)(u,υ,γ,).
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龍騰AI技術(shù) ??? 3年前
基于大數(shù)據(jù)模型的數(shù)字孿生建模方法 
濾波的主要方法有滑動平均濾波、IIR和FIR濾波器濾波、基于小波分析的濾波和基于EMD的濾波方法。滑動平均的濾波方法的本質(zhì)是通過平均實現(xiàn)低通濾波，將波形加以平滑，減少信號中的高頻振蕩成分，其優(yōu)點是對相位保持的較好，而缺點則是沒有針對具體的頻帶進行濾波。
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機械設(shè)計師 ??? 4年前
用轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩傳感器驅(qū)動的電機故障先兆量化指標(biāo)體系？ 
三、融合類算法 ·卡爾曼濾波融合：構(gòu)建重力信號狀態(tài)空間模型，結(jié)合低通濾波預(yù)處理后信號。卡爾曼濾波器預(yù)測與更新狀態(tài)，融合噪聲與信號信息，有效提取長期趨勢，適應(yīng)信號動態(tài)變化。 ·多算法融合：先低通濾波初步降噪，再多項式擬合提取趨勢，最后小波去噪精細處理，綜合各算法優(yōu)勢，在復(fù)雜環(huán)境噪聲中精準提取長期趨勢。
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博揚智能 ??? 7月前
一文帶你了解機器人是如何通過視覺實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的！ 
MeanShift算法 2010 MOSSE MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）使用相關(guān)濾波來做目標(biāo)跟蹤（不是第一個，但由于思路清晰、算法完整稱為相關(guān)濾波跟蹤算法的鼻祖），其速度能夠達到600多幀每秒，但是效果一般，主要是因為它只使用了簡單的原始像素特征。
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駕駛哥 ??? 4年前
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