在非视距环境下,提出一种基于高斯变换的粒子滤波跟踪算法。该算法将高斯滤波和粒子滤波相结合,利用高斯滤波产生重要密度函数,考虑最新时刻的观测数据,使采样粒子更加接近于系统状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法在非视距环境下具有较高的估计精度,相比于粒子滤波算法,能够减少非视距误差的影响。
针对模/数转换器对输入模拟量难以完成数字量化的问题,对模拟/时间转换和时间/数字转换相结合的模/数转换器进行讨论。分析压控振荡器型、脉冲宽度调制型以及时间延迟型3种结
引入核函数,对马尔科夫随机场图像模糊聚类算法加以改进,即利用核函数把马尔科夫随机场的输入空间信息样本映射到高维特征空间,在特征空间完成聚类。对标准灰度图像添加高斯噪声
为了提高图像的检索效果,提出了基于Vague集模糊量化的图像检索算法。该算法首先在色调-饱和度-亮度(hue saturation value,HSV)空间中划分模糊区域,并建立每个区域的梯形隶属度函数;其次,通过梯形隶属度函数得到任意颜色在模糊区域的Vague隶属度,进而将该Vague隶属度转化为包含中立度信息的Fuzzy值,并对该Fuzzy值加权得到新的量化值,从而得到颜色直方图;最后,将原图