广义上说，滤波就是给不同的信号分量分配不同的权重，较为复杂的维纳滤波, 是根据信号的统计量设计权重...
阿里巴巴达摩院取得帧内预测平滑滤波器系统及方法专利，实现并行帧内预测平滑处理 金融界2024年4月4日消息，据国家知识产权局公告，阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司取得一项名为“帧内预测平滑滤波器系统及方法“，授权公告号CN116114246B，申请日期为2021年8月。专利摘要显示，提供了视频处理方法、设备和非瞬时性计算...
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平滑滤波和预测( 下) 郑光冶 十四、模型换差和次最优滤波器 , 上面已指出 W i 。 n 。 r 和 k al m an 滤波技术都要求掌握协方差矩阵 Q 和 R 的完整信。。息K al 边 a n 法还要求知道误差方差矩阵的初始值。, 事实上, 这些先验消息一般是不适用的例如在确定深空间中飞行器轨道的何题 , 。方面...
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在这篇文章中,我们利用了预测场景中的时间序列平滑。应用卡尔曼滤波平滑使得原始数据和减少噪声的存在。这种选择在预测精度方面被证明是有利的。我还想指出卡尔曼滤波在这个应用程序中的威力,以及它在构建未观察组件模型时是一个很好的工具的能力。 本文代码:https://github.com/cerlymarco/MEDIUM_NoteBook ...
使用卡尔曼滤波算法对目标位置进行预测与平滑处理可以提高跟踪的准确性和稳定性。 预测过程: 1.状态变量:定义目标在二维平面上的位置状态变量,例如(x,y)表示目标的坐标。 2.状态转移矩阵:根据目标的运动模型,创建状态转移矩阵F,例如简化的线性模型可以使用单位矩阵。 3.过程噪声协方差矩阵:根据目标的运动模型和运动的...
核平滑辅助粒子滤波的失效预测方法陈雄姿,于劲松,唐获音,李行善(1.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191;2.先进航空发动机协同创新中心,北京100191)摘要:针对系统模型存在多个未知参数的情况,提出了一种基于改进核平滑辅助粒子滤波(improvedker—nelsmoothingauxiliaryparticlefiltering,IKS—APF)的失效预测...
我们可以用不同的滤波进行对系统预测的状态。是因为我们认为噪声遵循着一定的原则，比如认为噪声是遵循高斯...