一、统计滤波算法的原理 统计滤波算法的基本思想是利用统计学的方法对信号进行处理。它通过对信号的统计特性进行分析,提取信号中的有用信息,去除噪声和干扰,以达到信号处理的目的。常用的统计滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。 统计滤波算法广泛应用于信号处理、图像处理、声音处理等领域。在信号处理中,统计滤...
当前统计模型自适应滤波算法改进
要:提出一种基于扫描线坡度统计的LiDAR滤波算法,该方法根据扫描线内点间距较小、密度较大的特点。将二 维滤波转化为一维滤波.在统计扫描线内相邻点间的坡度,设定阈值迭代滤除地物点基础上,采用局部参数化表面拟 合进一步将精化候选地面点,用ISPRS提供的参考数据进行实施测试分析,结果表明:可有效处理大面积、复杂城区...
奶盖冰青创建的收藏夹数学/统计内容:2024年最新!论文精读+代码复现!【transformer与卡尔曼滤波算法】2小时带你彻底学透人工智能两大算法!太强了!(人工智能、深度学习、神经网络、AI),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
1算法描述 1.1 算法摘要 HP滤波方法是一种比较常用的时间序列分解方法。季节调整方法可以对经济时间序列进行分解,但在季节调整的方法中,趋势和循环要素视为一体不能分开。 1.2 算法原理 HP滤波方法原理是通过极小化波动方差来推导时间序列中的趋势成分。HP滤波可有三种理解: ...
基于统计阈值检测的中值均值滤波算法
基于局部统计特性的滤波算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于该模型,我们利用非线性状态空间模型统计推断中的粒子滤波(PF)算法和极大似然递归滤波(MIF)算法以及混合效应模型中处理纵向数据的EM算法对模型的状态变量和参数进行估计.模拟结果显示我们的模型能够很好地刻画这一非线性系统的动力学特性,参数估计可以收敛至真实值,状态预测结果合理,达到了预期要求,具有一定的实际意义...
本文研究了噪声统计特性未知时的鲁棒卡尔曼滤波算法(RKF)设计问题.首先,提出了一种新的RKF算法设计条件,并分析了其合理性;其次,从RKF算法设计条件出发研究了RKF算法的设计问题,把RKF算法的设计过程转化为计算一组线性矩阵不等式(LMI)的可行解;再次,研究了LMI可行解的计算问题,并通过计算该LMI的可行解设计了一种RKF...
摘要:基于机动目标“当前”统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自 适应滤波这一问题,提出了一种基于“当前”统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。通过 计算机仿真验证了CS-UKF算法的有效性,并且该算法跟踪效果良好,精度好于基于“当前”统计...