1) particle and wave
粒子与波
2) 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
3) Particle filtering
粒子滤波
1.
Amplitude information based particle filtering for passive tracking of maneuvering target;
结合幅度信息的粒子滤波机动目标被动跟踪
2.
Algorithm and Simulation of the Particle Filtering Based on Terrain-Aided Navigation for the Intermediate Guidance of Cruise Missile;
基于粒子滤波的巡航导弹中制导地形匹配算法和仿真
3.
AdaBoost tracker embedded in particle filtering;
嵌入粒子滤波中的AdaBoost跟踪器
4) particle filters
粒子滤波
1.
Improved particle filters for MIMO demodulation;
MIMO系统中改进的粒子滤波解调算法
2.
The performance of particle filters in robot localization is improved through the use of a robust adaptive particle filter.
为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。
3.
Resampling is a critically operation to solve degeneracy problem with particle filters.
重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法。
5) particle wavelength
粒子波长
6) Particle Filter(PF)
粒子滤波
1.
posterior probability density(PDF) function,while Particle Filter(PF) uses random particles.
粒子滤波(PF)用随机样本来近似状态的后验概率密度,适用于任何非线性非高斯环境,但有时选择的重性分布函数与真实后验有较大差异,从而导致滤波结果存在较大误差,而Unscented粒子滤波(UPF)正好克服了这一不足,它先通过UKF产生重要性分布,再运用PF算法。
2.
,Extended Kalman Filter(EKF),Unscented Kalman Filter(UKF),and Particle Filter(PF),are studied here.
通过分析3种常用的非线性滤波器:扩展卡尔曼滤波器、Unscented卡尔曼滤波器以及粒子滤波器的原理,确定其适用性。
3.
Aiming at the singleness of implementing the regularized filter in interacting multiple model algorithm, an improved algorithm is proposed, in which Kalman Filter(KF) is used to match the linear part of the system and Particle Filter(PF) is used to match the non-linear part of the system, the degree of occlusion is determined according to the match extent.
利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结合卡尔曼滤波更新模型概率。
补充资料：初级粒子和原级粒子
分子式：
CAS号：
性质：又称初级粒子和原级粒子。利用各种化学反应方法得到的最初粒子(晶粒)。一次粒子的大小约为0.005～1μm，比筛分的极限小得多，在介质中有相当高的稳定性。
CAS号：
性质：又称初级粒子和原级粒子。利用各种化学反应方法得到的最初粒子(晶粒)。一次粒子的大小约为0.005～1μm，比筛分的极限小得多，在介质中有相当高的稳定性。
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