相位估计 (Phase estimation,PE) 是量子傅里叶变换 (QFT) 的一个重要应用, 它的重要性体现在它是很多量子算法的基础,主要分为受控操作和逆量子傅里叶变换(inverse quantum Fourier transform, IQFT)构成,其中第一部分是提取相位操作,第二部分是将相位转变为可测量的基矢态。在量子傅里叶变换的基础上,我们可以实...
一、信道估计定义 所谓信道估计,就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数出来的过程。如果信道是线性的话,那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示,而“好”的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法。 二、信道估计的分类 1、基于训练序列的...
(1) 特征检测:在图像中检测特征点,常用的特征检测算子有Harris、FAST等,这些算法旨在找到在图像中具有特别视觉特征的边缘、角点等的坐标位置。 (2) 特征描述:对每个检测到的特征点计算描述符,这个描述符应该能够表征该特征点的视觉特征并且对于视角变化、亮度变化等具有一定的不变性,如SIFT和SURF等算法都自带了特征描...
常用算法如 LS 算法(最小二乘准则)、MMSE 算法(最小均方误差准则)和 LMMSE 算法等。 基于训练序列的信道估计算法适用于突发传输(短时间进行高带宽数据传输)方式的系统。通过发送已知的训练序列,在接收端进行初始的信道估计,当发送有用的信息数据时,利用初始的信道估计结果进行一个判决更新,完成实时的信道估计。基于...
卡尔曼滤波的核心是协方差矩阵，它表示了状态估计的不确定性。卡尔曼滤波通过协方差矩阵的递归更新来不断提高估计的精度。第四部分：算法的C语言代码实现 卡尔曼滤波的C语言实现相对复杂，因为它涉及到矩阵运算和数学推导。下面是一个简化的卡尔曼滤波示例，用于估计一个简单系统的状态。在实际应用中，通常需要使用专业...
姿态估计是飞控算法的一个基础部分,而且十分重要。为了完成飞行器平稳的姿态控制,首先需要精准的姿态数据作为控制器的反馈。 飞控姿态估计的难点?姿态估计的一个难点主要是一般选用的惯性传感器,都是MEMS器件,精度相对较差;此外,实际工作中很难准确的判定姿态估计的是否准确。姿态估计的指标?一般考虑三个性能,收敛性、...
1.常见的深度估计算法 寻找RGB图像与深度图之间存在着的某种映射关系 1)几种常见算法: ① 基于几何的方法:从一系列二维图像序列中估计三维结构,SfM,稀疏特征的深度由SfM通过图像序列之间的特征对应和几何约束来计算。存在单目尺度模糊的问题,依赖于高精确的图像匹配或高质量的图像序列。
安时积分法、开路电压法等传统SOC算法,已经广泛应用,但是估计精度低。为了提高SOC估算精度,需要建立更加准确的电池模型算法,如基于模型的自适应卡尔曼滤波算法、基于数据驱动的神经网络算法等。 各位BMS开发的大牛们,目前都在用哪些SOC估计算法,欢迎评论区交流讨论,下期分享SOH不同估计算法的原理及优缺点~ ...
1.直接线性变换 (DLT) 算法 要使用DLT算法，首先，要明确真实世界中几个点的 3D 位置。例如，可以测量场景中某些对象或标记的坐标。其次，需要知道这些点出现在相机拍摄的 2D 图像中的位置。因此，需要在图像上进行标记。现在，DLT 算法采用这些已知的 3D-2D 对应关系并使用它们来进行姿态估计。它通过求解一组将 ...
在终端初始接入系统,或者从空闲模式重新接入系统时,通常需要进行粗同步,粗同步的目标是将终端的载波频偏调整到1KHz 以内,粗同步包括频偏估计和频偏调整两个步骤,粗同步通常需要经过若干次的“估计-调整”步骤以达到目标。粗同步完成以后,终端需要进入同步跟踪或精同步阶段。本文考虑频率粗同步过程中的频偏估计算法。