1) fission bootstrap particle filtering
裂变自举粒子滤波
2) bootstrap particle filtering
自举粒子滤波
3) bootstrap filtering
自举滤波
1.
An improved bootstrap filtering algorithm based on random sampling, which adapts quite well to the nonlinear/non Gaussian problems, was adopted to avoid "basic structure distortion" caused by conventional filtering algorithm and to increase the estimation precision of the total filtering algorithm.
提出了含有相关和非相关两类特征参数的结构随机跳变系统自适应滤波方法 ,并采用改进了的一种基于随机采样技术的自举滤波算法 ,其对于非线性非高斯问题具有很强的适应性 ,很好地克服了传统滤波算法在解决此类问题时所存在的“基础结构失真”的缺陷 ,从而提高了滤波算法的整体估计性能 。
4) adaptive particle filter
自适应粒子滤波
1.
A simplified adaptive particle filter was proposed based on the K-L sampling to overcome the drawback of computational burden in the traditional adaptive particle filter.
针对传统自适应粒子滤波算法的计算负荷太大问题,在Fox的K-L距离采样的基础上,给出一种新的求解k值的方法,将k值的计算从采样过程中分离出来,大大降低算法的复杂度,减少计算量,避免死循环发生。
2.
In this paper,an adaptive particle filter for tracking application is proposed,which is based on tuning particle number and sampling interval.
文章提出了一种用于跟踪系统的可在线调整采样周期和粒子数目的自适应粒子滤波器。
3.
In this paper, an adaptive particle filter for tracking application is proposed, which is based on tuning particle number and sampling interval.
本文提出了一种用于跟踪系统的可在线调整采样周期和粒子数目的自适应粒子滤波器。
5) self-adjust particle filter
自调整粒子滤波
1.
In this paper, a self-adjust particle filter is proposed to improve the stability of the filter.
该文针对这一问题,提出一种自调整粒子滤波方法,根据观测噪声的统计大小,自适应调整似然分布的形状,使之与先验分布重叠的区域更大,有效提高滤波稳定性。
6) particle filter
粒子滤波
1.
Dynamic contour tracking of medical images based on improved particle filter;
基于增强的粒子滤波算法的医学图像动态轮廓跟踪新方法
2.
Application of Gaussian mixture particle filter in initial alignment for strapdown inertial navigation system on stationary base;
高斯混合粒子滤波器在静基座捷联惯导系统初始对准中的应用
3.
Performance analysis and improvement of particle filter algorithm;
粒子滤波算法的性能分析与改进
补充资料：自适应卡尔曼滤波
分子式：
CAS号：
性质：在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计，缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
CAS号：
性质：在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计，缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条