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1996年 | 5篇 |
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1993年 | 1篇 |
1991年 | 2篇 |
排序方式: 共有634条查询结果,搜索用时 218 毫秒
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针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。 相似文献
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经验模态分解(EMD)和局域均值分解(LMD)作为近年来新兴的时频分析方法,在处理非线性、非平稳的脑电信号方面具有独特的优势。本文从多个角度对EMD和LMD在BCI脑电信号分析中的特点进行了比较研究,分析了两种方法在对BCI脑电信号进行不同时频尺度分解时的优缺点,为更好的使用和完善两种方法提供依据。 相似文献