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451.
提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计.仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用. 相似文献
452.
分析了计算机视觉中一种新的运动估计模型,将运动估计作为一个参数定义在"本质流形"上的非线性系统参数辨识问题。针对基于离散处理和连续处理方法得到的"本质流形",提出了一种新的、统一的自适应推广卡尔曼滤波算法,在"本质流形"的局部坐标系上进行运动估计。仿真结果验证了该算法的正确性。 相似文献
453.
Linxiong Li 《海军后勤学研究》2000,47(6):521-530
Suppose that some components are initially operated in a certain condition and then switched to operating in a different condition. Working hours of the components in condition 1 and condition 2 are respectively observed. Of interest is the lifetime distribution F of the component in the second condition only, i.e., the distribution without the prior exposure to the first condition. In this paper, we propose a method to transform the lifetime obtained in condition 1 to an equivalent lifetime in condition 2 and then use the transformed data to estimate F. Both parametric and nonparametric approaches each with complete and censored data are discussed. Numerical studies are presented to investigate the performance of the method. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 521–530, 2000 相似文献
454.
短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。 相似文献
455.
456.
多传感器的极大似然配准算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。在研究了传统的最小二乘算法的基础上 ,提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法 ,解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。 相似文献
457.
基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。 相似文献
458.
传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络(MC-CNN)对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。 相似文献
459.
460.