简介：在72届SEG会上，BP公司LindaHodgson等人提出了一种新的噪声压制方法——频率切片滤波(FSF)。在复杂的X-Y频率域中，FSF应用二维平滑滤波器直接去噪。它可以任意选择特定的频率处理范围进行有针对性的滤波，而数据的其余部分不受影响；任何适合于空间滤波的噪声都能够去除，特别是低频噪声的消除和剩余多次波能量的衰减。具体实施过程分为4个步骤：①应用一维快速傅立叶变换到目的层时窗；②检查X-Y频率域数据体，确定频率范围，有针对性地进行噪声衰减；③在每一个频率切片上进行平滑处理，数据的其余部分不改变；④进行傅立叶逆变换，得到滤波结果。以下选取北海2个油田的实例展示其良好的滤波效果。

简介：首先证明了联邦滤波器中各局部滤波器实际上滤波不相关,然后通过使用集中式滤波器的滤波稳定性定理,来分析联邦滤波器的滤波稳定性.仿真实验首先根据上述方法证明了联邦滤波器的滤波稳定性,然后通过改变滤波初始值的方法对上述方法的执行结果进行了实验验证.

简介：我们核心之一与使用眼睛的人的计算机相互作用(HCI)系统有关发出的工作地址作为输入凝视。这个问题是在任何眼睛存在的传感器，传播和另外的延期基于追踪者的系统，减少它的表演。延期效果能被眼睛运动轨道的精确预言补偿。这篇论文介绍使用人的视觉系统的解剖性质预言眼睛运动轨道的人的眼睛的一个数学模型。眼睛数学模型被转变成一种Kalman过滤器形式在所有眼睛运动类型期间提供连续眼睛位置信号预言。在这篇论文介绍的模型使用在转变在之间期间采用的大脑茎控制性质快(急束勒马)并且慢(固定，追求)眼睛运动。在这篇论文介绍的结果显示在一种Kalman过滤器形式的建议眼睛模型改进眼睛运动预言的精确性并且能够即时表演。除了HCI，有直接眼睛的系统凝视输入，建议眼睛模型能立即被申请在即时凝视偶然的系统的bit-rate/computational减小。

简介：在到单眼用的图象序列的特性的暗示，一个方法基于过滤预言图象序列的飞机姿势的扩大Kalman被建议。与过滤技术的伪鈥?尾鈥?纬马厩状态，一个数学模型被造认识到图象序列的飞机姿势的预言。在模型，不是仅仅噪音的影响，在图象期间，进程被考虑，而且在经常的速度模型的低精确的缺点被克服。加速的推导被认为噪音同样白。预兆的曲线与Matlab阴谋证明使用这个方法的错误的最大值是大约3鈥吗？它的精确因此更高，错误标准差是比经常的速度模型的那些低的。CLC数字TP751由科学的中国学院的革新条款支持了(资助没有。C04708Z）

简介：Formultisensorsystems,whenthemodelparametersandthenoisevariancesareunknown,theconsistentfusedestimatorsofthemodelparametersandnoisevariancesareobtained,basedonthesystemidentificationalgorithm,correlationmethodandleastsquaresfusioncriterion.SubstitutingtheseconsistentestimatorsintotheoptimalweightedmeasurementfusionKalmanfilter,aself-tuningweightedmeasurementfusionKalmanfilterispresented.Usingthedynamicerrorsystemanalysis(DESA)method,theconvergenceoftheself-tuningweightedmeasurementfusionKalmanfilterisproved,i.e.,theself-tuningKalmanfilterconvergestothecorrespondingoptimalKalmanfilterinarealization.Therefore,theself-tuningweightedmeasurementfusionKalmanfilterhasasymptoticglobaloptimality.Onesimulationexamplefora4-sensortargettrackingsystemverifiesitseffectiveness.

简介：Targetdynamicsareassumedtobeknowninmeasuringdigitalspeckledisplacement.Useismadeofasimplemeasurementequation,wheremeasurementnoiserepresentstheeffectofdisturbancesintroducedinmeasurementprocess.Fromtheseassumptions,Kalmanfiltercanbedesignedtoreducevarianceofmeasurementnoise.Anopticalandanalysissystemwassetup,bywhichobjectmotionwithconstantdisplacementandconstantvelocityisexperimentedwithtoverifyvalidityofKalmanfilteringtechniquesforreductionofmeasurementnoisevariance.

简介：这研究检验与一个整体Kalman过滤器(EnKF)联合确定的四维的变化吸收系统(4DVAR)为数据吸收生产一条优异混合途径的性能。当在阻止过滤器分叉利用4DVAR时，从使用州依赖者的不确定性的联合吸收计划(E4DVAR)好处由EnKF提供了：4DVAR分析通过费用的最小化生产以后的最大的可能性答案整体不安关于被转变的功能，和产生整体分析能为下一个吸收周期并且作为整体预报的一个基础向前被宣传。这条联合途径的可行性和有效性与模仿的观察在一个理想化的模型被表明。E4DVAR能够在完美模型、有瑕疵模型的情形下面超过4DVAR和EnKF，这被发现。联合计划的性能比为标准EnKF或4DVAR实现的那些对整体尺寸或吸收窗口长度也不太敏感。

简介：Anewhybridwavelet-Kalmanfiltermethodfortheestimationofdynamicsystemisdeveloped,Usingthismethod,thereal-timemultiscaleestimationofthedynamicsystemisimplemented,andtheobservationequationestablishedisfortheobjectsignalitselfratherthanitswaveletdecomposition.Thesimulationresultsshowthatthismethodcanbeusedtoestimatetheobject'sstateofthestackedsystem,whichisthefoundationofmultiscaledatafusion;besidestheperformanceofthenewalgorithmdevelopedintheletterisalmostoptimal.

简介：

简介：在地球中的错误方程修理了的IMU(惯性的测量单位)协调第一被介绍。过滤的褪色的Kalman简单地被介绍，它的缺点被分析，然后，适应过滤在IMU/GPS综合航行系统，适应因素被褪色的因素在代替被使用。一个实际例子被给。当在IMU/GPS综合航行系统适用时，结果证明与褪色的因素相结合的适应过滤器有效、可靠。

简介：LCL滤波器具有低频增益和高频衰减的优越性,但是参数难以确定.文章提出一种有源电力滤波器的LCL滤波器新型设计方法,并根据LCL滤波器的低频特性,求出LCL滤波器的总电感值.滤波电容使电感分为两个不对称的电感,利用电容吸收的无功功率设计出滤波电容值.以谐振频率作为参变量,借助MATLAB仿真软件并结合工程经验,对两个不对称电感值进行分配.系统的实验结果也证明所提出的设计方法是可行的.

简介：Basedonthemulti-sensoroptimalinformationfusioncriterionweightedbymatricesinthelinearminimumvariancesense,usingwhitenoiseestimators,anoptimalfusiondistributedKalmansmootherisgivenfordiscretemulti-channelARMA(autoregressivemovingaverage)signals.Thesmoothingerrorcross-covariancematricesbetweenanytwosensorsaregivenformeasurementnoises.Furthermore,thefusionsmoothergiveshigherprecisionthananylocalsmootherdoes.

简介：为有一个活动机器人的目标识别和运输的一个基于视觉的计划在这份报纸被建议。首先，照相机刻度试验性地与ZhenyouZhangs方法被执行，并且有单眼用的照相机的一个距离测量方法被介绍并且测试。第二，过滤算法的Kalman被用来作为作为图象分割途径充满算法的输入和种子与HSI模型一起预言一个目标的运动。最后，平底锅倾斜照相机的运动控制和活动机器人被设计完成追踪和运输任务。实验结果表明柔韧的目标识别和建议计划的快追踪能力。

简介：TheunscentedKalmanfilterisadevelopedwell-knownmethodfornonlinearmotionestimationandtracking.However,thestandardunscentedKalmanfilterhastheinherentdrawbacks,suchasnumericalinstabilityandmuchmoretimespentoncalculationinpracticalapplications.Inthispaper,wepresentanovelsamplingstrongtrackingnonlinearunscentedKalmanfilter,aimingtoovercomethedifficultyinnonlineareyetracking.Intheaboveproposedfilter,thesimplifiedunscentedtransformsamplingstrategywithn+2sigmapointsleadstothecomputationalefficiency,andsuboptimalfadingfactorofstrongtrackingfilteringisintroducedtoimproverobustnessandaccuracyofeyetracking.ComparedwiththerelatedunscentedKalmanfilterforeyetracking,theproposedfilterhaspotentialadvantagesinrobustness,convergencespeed,andtrackingaccuracy.Thefinalexperimentalresultsshowthevalidityofourmethodforeyetrackingunderrealisticconditions.

简介：Channelfrictionisanimportantparameterinhydraulicanalysis.AchannelfrictionparameterinversionmethodbasedonKalmanFilterwithunknownparametervectorisproposed.Numericalsimulationsindicatethatwhenthenumberofmonitoringstationsexceedsacriticalvalue,thesolutionishardlyaffected.Inaddition,KalmanFilterwithunknownparametervectoriseffectiveonlyatunsteadystate.Forthenonlinearequations,computationsofsensitivitymatricesaretime-costly.Twosimplifiedmeasurescanreducecomputingtime,butnotinfluencetheresults.Oneistoreducesensitivitymatrixanalysistime,theotheristosubstituteforsensitivitymatrix.

简介：目标用无线传感器网络追踪在传感器之中要求有效合作到在精力消费和追踪的精确性之间的折衷。这份报纸论述用最大的可能性的评价和Kalman过滤器的联合在无线传感器网络追踪途径的一个合作目标。簇领导人把收到的非线性的距离大小变换成线性观察模型并且接近用最大的可能性的评价的变换测量噪音的协变性，然后使用Kalman递归地用变换大小更新目标状态估计的过滤器。最后，一项措施被领导人基于最大的可能性的评价的菲希尔信息矩阵使用为进一步的追踪作为新追踪簇选择最增进知识的传感器。建议合作追踪的途径的优点经由模拟结果被表明。

简介：针对常规傅里叶变换所不能解决的啁啾噪声滤除问题，利用Wigner分布函数分析分数傅里叶变换的空域和频域特性，提出在分数傅里叶变换域进行啁啾滤波的方法。并将该方法应用到图像处理中，对分数傅里叶变换滤除一维和二维图像的啁啾噪声进行了计算机仿真，获得了满意的效果，结果表明该方法在图像处理中的有效性。

简介：针对用卡尔曼滤波方法进行导航时精度下降或发散的问题，探讨了一种基于观测值及其统计误差的位置势导航滤波方法，并针对运动方程复杂和收敛速度慢的现象，简化了位置势运动方程。从概念和数值上对位置势滤波和卡尔曼滤波进行了比较和分析。与卡尔曼滤波相比，位置势滤波不需要建立系统的状态方程，仅仅依靠观测数据及其统计误差，在系统方程未知或不能准确评定下尤为有用。

简介：

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