1) measurement white noise estimator
观测白噪声估值器
1.
The input white noise estimators and measurement white noise estimators,optimal and steady_state white noise estimators,fixed point,fixed lag and fixed interval white noise smoothers,and white nois.
提出了输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,最优和稳态白噪声估值器,固定点、固定滞后和固定区间白噪声平滑器,白噪声新息滤波器和Wiener滤波器。
2) white noise estimators
白噪声估值器
1.
Based on the Kalman filtering,the unified white noise estimators are presented for time-invariant systems with correlated noises.
基于 Kalman 滤波,提出了带相关噪声定常系统的统一的白噪声估值器。
2.
Using the state space method and the modern time series analysis method[1],based on white noise estimators and output predictors, this paper presents a new approach for solving the steady-state optimal self-tuning Kalman smoothing problem of linear discrete time-invariant systems with input and its application in flight vehicle tracking system.
应用状态空间方法和现代时间序列分析方法［１］，基于白噪声估值器和输出预报器，提出了解决带输入的线性离散定常系统稳态最优和自校正Ｋａｌｍａｎ平滑新方法，并给出了在飞行器跟踪方面的应用，仿真结果说明了本文结果的实用性和有效性。
3.
Using the modern tine Series analysis method,based on white noise estimators and output predictors,this paper presents a new approach for solving the sacly-state wtind and Self-tuning Kahan filtering,Prediction and smoothing Probleme of linear discrete time-invadest systems.
本文用现代时间序列分析方法，提出了基于白噪声估值器和输出预报器解决线性离散定常系统稳态最优和自校正Ｋａｌｍａｎ滤波、预报、平滑问题新方法。
3) white noise estimator
白噪声估值器
1.
Unifying and universal optimal white noise estimators for time-varying systems;
时变系统的统一和通用的最优白噪声估值器
2.
Based on classical Kalman filter and Mendel s input white noise estimators, using the projection theory, this paper presents the new optimal fixed lag Kalman smoothers with white noise estimators, and gives new algorithms for the smoother gain matrix and the variance matrix of the smoothing error.
本文基于经典 Kalm an滤波器和 Mendel的输入白噪声估值器 ,应用射影理论 ,提出了一种新的带白噪声估值器的最优固定滞后 Kalm an平滑器 ,且给出了平滑增益阵和平滑误差方差阵新算法 ,避免了计算滤波和预报误差方差阵的逆矩阵 ,减少了计算负担 。
4) estimator of measurement noise
观测噪声估计器
5) noise estimator
噪声估值器
1.
Unifying and universal optimal noise estimators for time-varying systems;
时变系统的统一和通用的最优噪声估值器
6) white noise deconvolution estimators
白噪声反卷积估值器
补充资料：标记—再捕估值法
标记—再捕估值法
marking-recapture methods for estimates
标记一再捕估值法(marking·reeapturemethods for estimates)根据标记释放种群个体数、再捕个体数、及其与种群数量的关系，以估测种群总数的方法。此法由丹麦的彼得森(C.G.J.Petersen) 1894年首先提出。估测步骤包括:标记释放、再捕、有标记虫体鉴别、统计计算。在操作过程中要求对昆虫种群没有影响。 标记释放先从生境中采捕一批昆虫，计数后进行标记。常用的标记材料是漆或染料。标记分个体点涂或群体喷布。个体点涂可用绘图油彩染料或硝酸纤维漆、烷基乙烯基松脂漆、带生物荧光素的瓷漆等，用绘图小眉笔点涂于虫体前、中胸背面或翅面上，点涂前用C02将活虫作昏迷处理50一60分钟。群体喷布可选用水溶性小，但溶于酒精、丙酮的碱性染料，如碱性品红、品绿、龙胆紫、橘红G、刚果红或生物荧光素。溶液浓度多为0.2一6%，其中再加少量虫胶漆0.25一0.5%，直接对采捕的昆虫喷布标记，或对大田中、诱虫灯下或养虫笼中的虫群进行喷雾标记，然后放回大田。此外可用饲喂标色(在人工饲料中加染料)、放射性同位素标志等标记法。 再捕和鉴别标记昆虫释放后，让其与自然种群其他个体充分混和，便可进行再捕。再捕可用灯光诱集(最好用高效诱虫灯，如卤素灯、双色灯等)，化学引诱剂、性外激素诱集，或用扫网、捕虫网、吸虫器等法。每次回捕样本均要记载回捕总数及其中有标记虫数。标记昆虫的鉴定技术因标记方法不同而异，用染料或油漆标记的可先经目测、镜检、挑出有标记的昆虫，然后进行纸层析或氧化铝薄板层析鉴定。层析时要设对照(即标放时留下的标记样本)。同时将虫体浸入无水酒精内，经浓缩后分别滴于滤纸或层析薄板的原点。如标记时加过荧光素，可将滤纸或薄板放在杰克逊的负法是在t一6一t一1时刻作一次再捕，其计算扒、a。、广鼎北次标放，t。式同上。 乔利一塞贝法由乔利(G.N.Jolly)和塞贝(G.A.F.Seber)提出，适用于多次标放和多次再捕的统计。此法采用随机模型不但可估算出某日的种群总数，而且可根据种群的扩散或生存过程的信息估算出种群的消失率(包括死亡与迁出)或渗入率(包括出生与迁入)。其数据列于表1。
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