【摘 要】
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将信号的多尺度分析方法与传统Kalman滤波理论及多传感器数据融合技术相结合,以离散小波变换为工具,利用其特有的低通滤波属性和有效的抑制测量噪声的能力,建立了一种基于多传感器多尺度测量预处理的信号去噪新方法;在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计结果;计算机仿真验证了算法的有效性.
【机 构】
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河南大学数学系(河南开封) 清华大学自动化系(北京)
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将信号的多尺度分析方法与传统Kalman滤波理论及多传感器数据融合技术相结合,以离散小波变换为工具,利用其特有的低通滤波属性和有效的抑制测量噪声的能力,建立了一种基于多传感器多尺度测量预处理的信号去噪新方法;在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计结果;计算机仿真验证了算法的有效性.
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