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基于高光特征的表面粗糙程度检测及其应用
【机 构】
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广西大学
【出 处】
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广西大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
随着多传感器信息融合的广泛应用,带乘性噪声系统也越发的受众多研究学者们的关注,并在很多研究领域有了重大的突破。基于此,本文针对带乘性噪声的网络化系统,通过Kalman滤波算法得到局部估值器,再应用逆协方差交叉(Inverse Covariance Intersection,ICI)融合算法得到融合结果,该算法不但减小计算负担,并且其融合精度高于局部估计精度,性能方面得到了提升,主要研究内容如下:1
学位
广义系统又称为奇异系统,它能够更准确地描述系统的实际过程。广义系统的研究基于正常系统的理论基础。由于不确定广义系统的特殊结构,导致不确定广义系统状态估计问题的研究不够完善,因此引起了学者的兴趣和探讨。Kalman滤波方法由于其良好的递归结构和较小的数据储存量被广泛应用在状态估计的研究过程中。广义系统状态估计方法要求假设模型参数和噪声统计量是完全已知的,但在实际系统中由于随机滞后、丢包、丢失观测等系
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