无迹变换 实质 已知一个多维随机变量服从高斯分布,用确定性的采样方式获得一些采样点,使其统计性质等于这个高斯分布的均值与协方差矩阵。当这些点经过非线性变换后,用确定性的加权方式获得新的函数的均值和协方差矩阵 这2∗Nθ+1个采样点可以被写成如下的形式 θ0=mθj=m+cj[C]j(1≤j≤Nθ)θj+Nθ=m...
当我们对一个确定分布的随机变量X做变换f得到Y以后,往往需要获得Y的均值和方差,对于线性变换,可以通过重新计算Y的分布来得到Y的均值和方差,也可以直接通过公式由X的均值和方差计算得到Y的均值和方差。但是当f为非线性变换时,上述两种方法都会变得非常复杂且不准确。为此提出了无迹变换来处理f为非线性变换时的情况。
无迹变换的应用非常广泛。其中之一是数字水印技术。数字水印是一种在图像中嵌入特定信息的技术,常用于版权保护和身份验证。通过无迹变换,可以将数字水印嵌入到图像中,而不会对图像的质量和视觉效果产生明显影响。只有具备特定解码算法的人才能提取出水印信息,从而实现了图像的保护和验证功能。 另一个重要应用是图像加密...
算法原理就是在原始数据均值周围根据方差选取一些待使用点,然后将这些点通过非线性函数,再通过加权平均的方式求出新分布的均值与方差。 如果我们选取的点非常多,并且将这些点都通过非线性函数,再估计均值与方差,那么就是粒子滤波了。 无迹变换的典型算法就是无迹卡尔曼滤波了,我这里只是单纯实验了无迹变换,没有涉及...
无迹变换的应用 无迹变换可以应用于许多领域,其中最常见的是在目标跟踪和自动驾驶中。在目标跟踪中,无迹变换通常用于深度学习模型的后处理,以提高跟踪的准确性和稳定性。在自动驾驶领域,无迹变换可以用于地图匹配、SLAM和车辆控制等方面。 无迹变换的优点 与传统的卡尔曼滤波相比,无迹变换有以下几个优点: 1. 具有...
基于无迹变换的非线性有限脉冲响应滤波一、引言在现代信号处理和控制系统设计中,非线性滤波器起着至关重要的作用。面对复杂的信号环境,传统线性滤波器经常表现出其局限性和不足之处。无迹变换(UnscentedTransform)技术的引入为解决这一难题提供了新的思路。本文将探讨基于无迹变换的非线性有限脉冲响应(FiniteImpulse...
无迹变换使用一组sigma点集合[公式]，包含l个向量以及对应的权重 [公式] = {i=0,1,...,l-1: [公式] }。权重 [公式] 可以是正数或负数，但总和必须满足 [公式] 的条件。基于sigma点集合，计算Y的均值[公式] 和方差 [公式] 的方法如下：1.对每个sigma点应用非线性变换得到一组新的点。2....
无迹变换的应用非常广泛。在网络通信中,无迹变换可以用来加密数据,保护用户的隐私。在数据挖掘和机器学习中,无迹变换可以用来去除数据中的冗余信息,提取出有用的特征。在图像处理和视频压缩中,无迹变换可以用来提高图像和视频的质量,减少数据的传输和存储成本。 无迹变换的实现方式有很多种。其中一种常用的方法是基于...
无迹变换是什么? 我来答 首页 用户 认证用户 视频作者 帮帮团 认证团队 合伙人 企业 媒体 政府 其他组织 商城 法律 手机答题 我的 无迹变换是什么? 我来答 1个回答 #热议# 富含维C的水果为何不能做熟吃?maorui1226 ...
简单来说,无迹变换就是一种能将复杂系统中的高维数据通过某种方式“变脸”,转化成低维的数据,去掉一些冗余的信息,帮助我们更好地理解和计算。这就像是我们整理照片时,把一些不重要的部分删掉,只留下最精华的内容。无迹变换在很多领域都能看到它的身影,特别是在动态系统的预测、信号处理和统计建模中,可以说它是...