第39卷第12期 2017年12月系统工程与电子技术S y s t e m s Engineering a n d ElectronicsV o l. 39 N o. 12D e c e m b e r 2017文章编号 :1001-506X(2017) 12-2857-06 网址：www. sys-ele. com 智能优化的代价评估粒子滤波算法王进花，曹洁，李伟(兰州理工大学电气工程与信息工程...

粒子滤波的步骤其实粒子滤波的关键就是对的建模！1. 贝叶斯滤波原理【目的】贝叶斯滤波器原理的实质是用所有已知信息来构造系统状态变量的后验概率密度，即用系统状态转移模型预测状态的先验概率密度，再使用最近的观测值进行修正，得到后验概率密度。描述：通过观测数据来递推计算状态取不同值时的置信度。基本步骤分为预测和更新两步。【预测】根据系统转移模型，在未获得时刻的观测值时，实现由先验概率至的推导。假设在时刻...

粒子滤波算法原理和仿真1  引言    粒子滤波(Particle Filter, PF)是一种基于蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法的递推贝叶斯滤波算法。其核心思想是通过从状态空间寻的一系列随机样本来近似系统变量的概率密度函数，以样本均值代替积分运算，从而获得状态的最小方差估计。其中从状态空间中抽取的样本称为“粒子”。一般地，随着粒子数目的增加，粒子的...

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的滤波技术，它通过一组随机生成的粒子来表示系统的状态估计，并根据观测数据来更新粒子的权重。以下是粒子滤波的详细步骤：初始化：选择一组初始粒子，通常是根据先验分布随机生成的。预测：使用系统的状态转移方程对每个粒子进行预测。即对于第i个粒子，其状态预测为 ，其中 表示时间步， 为控制输入， 为噪声。权重更新：根据观测数据，计算每个粒子的权重。即对于第i个粒子，其权重计算为...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 105891865 A(43)申请公布日 2016.08.24(21)申请号 CN201610183613.2(22)申请日 2016.03.28(71)申请人 南京工程学院    地址 211167 江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号(72)发明人 戴慧 刘伟伟 (74)专利代理机构 南京纵横...

matlab 粒子滤波重采样    粒子滤波（Particle Filter）是一种非线性滤波方法，用于估计一些隐含的状态变量。重采样（Resampling）是粒子滤波中的一个步骤，用于更新粒子权重，并确保粒子数保持不变。    在MATLAB中，可以使用以下步骤来实现粒子滤波的重采样：    1. 定义初始粒子集合，包括粒子的状态向量和...

粒子数动态调整的粒子滤波新算法粒子滤波（Particle Filter）是一种基于随机粒子采样的状态估计算法，最初由Doucet等人于2000年提出。它在非线性、非高斯的动态系统中展示出较优的估计性能，广泛应用于目标跟踪、机器人导航、传感器网络等领域。然而，传统的粒子滤波算法对粒子数的要求较高。如果粒子数设置过低，会导致估计结果不准确，滤波效果较差；而设置过高则会增加计算量，导致实时性差。因此，如...

粒子滤波算法范文粒子滤波算法（Particle Filter），也称为蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization），是一种用于非线性和非高斯系统的滤波算法。与传统的卡尔曼滤波器相比，粒子滤波器通过使用一组粒子来近似概率密度函数（PDF）来处理非线性和非高斯问题。粒子滤波算法的基本原理是通过加权的随机采样来近似未知的概率密度函数。在粒子滤波器中，状态变量被表示为一组粒子，它们在状...

正则化定义一、CD算法提出者：Geoffrey Hinton教授（1）算法步骤：通过一个格局的能量的概率模型定义一个概率（分布）：这里的Z是正则化系数，是所有格局的能量和。一个格局的能量为：一个RBM的可见层概率分布有下面的公式给出：变量v表示输入向量可见向量，变量h表示输出向量或者隐层向量。一个RBM 定义为可见层和隐层共同构成的一个联合概率。对这个概率分布求边缘分布就得到了可见层的概率分布。每...

高效8倍过采样异步串行数据恢复周根成;韩斌;林永才【摘 要】Asynchronous serial data interface asks the receptor to restore the data,the way it uses is to check the bitstream,and to deter-mine the sampling position of each bit whe...

MATLAB中的信号重构与恢复技术详解在数字信号处理领域，信号的重构与恢复是一个非常重要的问题。通过信号重构和恢复技术，我们可以从采样的离散数据中还原出原始信号，从而实现信号的精确重建和信息的完整恢复。MATLAB作为一款功能强大的工具，提供了丰富的信号处理函数和算法，使得信号重构与恢复在MATLAB中变得更加简单和高效。一、离散信号的采样与重构在数字信号处理中，我们通常将连续时间信号进行采样，得...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 106097251 A(43)申请公布日 2016.11.09(21)申请号 CN201610458527.8(22)申请日 2016.06.22(71)申请人 深圳信息职业技术学院    地址 518172 广东省深圳市龙岗区龙翔大道2188号(72)发明人 张运生 耿煜 谭旭 赖红 许志良...

稀疏表示与压缩感知正则化与稀疏1. 稀疏表示   信号表达是数字信号与信息处理中的根本问题，而信号处理是指对信号进行滤波、变换、分析、加工、提取特征参数等的过程。在信号处理中，我们常常希望在特定的空间中研究数字信号，如时域(一维信号)、空间域(多维信号)、频域、自相关域和小波域等。运用空间变换思想等价的表达信号对于处理信号是一种有效的手段，常用的变换方法是将信号分解到一组正交基...

特征抽取中常见的数据平衡问题解决方法在机器学习和数据挖掘领域，特征抽取是一个重要的步骤。通过选择和提取合适的特征，可以有效地提高模型的性能和准确度。然而，在实际应用中，我们经常会面临数据不平衡的问题，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。这种情况下，模型容易偏向于多数类别，导致对少数类别的预测效果较差。本文将介绍一些常见的数据平衡问题解决方法。一、欠采样欠采样是一种常见的数据平衡方法，它通过减少多...

重要性采样在深度神经网络中的应用与优化深度神经网络是一种强大的机器学习模型，已被广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。然而，训练深度神经网络所需的样本数量巨大，而且需要大量的计算资源。在这样的情况下，为了更高效地训练深度神经网络，重要性采样成为一种重要的技术，它可以帮助我们更有效地利用有限的训练样本。重要性采样是一种统计学中的方法，用于近似计算在一个分布下的期望值。在深度神经网络中的应...

正则化的回归分析可以避免回归中解决混淆变量的方法    混淆变量是指在统计分析中，一个或多个变量与研究变量之间存在相关性，从而使得研究者很难确定哪个变量对研究变量的影响最为显著。为了解决混淆变量的影响，研究者可以采取以下方法：    1. 控制变量法，通过在研究设计中控制其他可能的混淆变量，使得研究变量与其他变量之间的关系更加清晰。例如，在实验研究中，可以通...

压缩感知技术综述摘要：信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段。多年来，指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理，但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费。压缩感知（Compressed Sensing）提出一种新的采样理论，它能够以远低于Nyquist采样速率采样信号。本文详述了压缩感知的基本理论，着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展，并介绍...

正则化最小二乘问题1、为什么引入非线性激活函数如果不用激励函数，在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。2、为什么使用ReLU激活函...

1.6 FIR滤波器与IIR滤波器比较?每一种都有优缺点.但总得来说, FIR滤波器的优点远大于缺点,因此在实际运用中,FIR滤波器比IIR滤波器使用的比较多.1.6.1 相对于IIR滤波器, FIR滤波器有什么优点?相较于IIR滤波器, FIR滤波器有以下的优点:* 可以很容易地设计线性相位的滤波器. 线性相位滤波器延时输入信号,却并不扭曲其相位.* 实现简单. 在大多数DSP处理器, 只需要对...

    Oracle性能分析工具Statpack安装使用详解    文件版本：V1.0文件编号：发布日期：2015-03-05编    制：程万超审    核： 批    准：修订记录：修订版本号修订人修订日期修订描述V1.0程万超2014-12-17新建简介Oracle Statspac...

4关于word2vec的skip-gram模型使⽤负例采样nce_loss损失函数的源码剖析_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样⽅式的函数，下⾯分析其源代码。1 上下⽂代码loss = tf.reduce__loss(weights=nce_weights,biases=nce_biases,labels=train_labe...

如何处理不平衡数据集的机器学习任务在机器学习中，不平衡数据集是一种常见的问题，指的是在训练集中不同类别的样本数量不均衡。这种情况会导致训练得到的模型对于较少样本的类别表现较差，从而影响模型的性能。因此，处理不平衡数据集是一个关键的任务，下面将介绍几种常见的方法来应对这个问题。一、重采样技术重采样技术是一种常见的处理不平衡数据集的方法，主要有两种策略：过采样和欠采样。1.过采样过采样是指增加少数类样...

正态分布采样算法 -回复什么是正态分布采样算法，如何实现以及应用领域。正态分布采样算法是一种用于生成服从正态分布的随机数的方法。正态分布是统计学中最常见的分布之一，也称为高斯分布或钟形曲线。它具有许多重要的应用，因此生成服从正态分布的随机数具有广泛的用途。正态分布采样算法的实现涉及到一些数学上的推导。首先，我们需要了解正态分布的概率密度函数（Probability Density Function...

.waves 7插件名称中英文对照表
AudioTrack          waves的通道条效果器，是一款均衡器/压缩器/门限器的组合C1 comp            压缩器C1 comp gate        压缩/门限的组合C1 co...

一、概述：  本文叙述了如何通过IMA-ADPCM压缩和解压缩算法来完成从IMA-ADPCM文件转换为PCM文件的过程。主要包括的内容有：PCM和IMA-ADPCM　WAVE文件内部结构的介绍，IMA-ADPCM压缩与解压缩算法，以及如何生成特有的音频压缩格式文件等三方面的内容。二、WAVE文件的认识  WAVE文件是计算机领域最常用的数字化声音文件格式之一，它是微软专门为Wi...

实验三：离散时间信号的频域分析一．实验目的1．在学习了离散时间信号的时域分析的基础上，对这些信号在频域上进行分析，从而进一步研究它们的性质。2．熟悉离散时间序列的3种表示方法：离散时间傅立叶变换（DTFT）,离散傅立叶变换（DFT）和Z变换。二．实验相关知识准备1．用到的MATLAB命令运算符和特殊字符：<  >  .*    ^ ...

使⽤Python实现正态分布、正态分布采样多元正态分布(多元⾼斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是⾼斯分布的概率分布值最⼤的位置，进⾏采样时也就是采样的中⼼点。⽽协⽅差矩阵在多维上形式较多。协⽅差矩阵⼀般来说，协⽅差矩阵有三种形式，分别称为球形、对⾓和全协⽅差。以⼆元为例：为了⽅便展⽰不同协⽅差矩阵的效果，我们以⼆维为例。(书上截的图，凑...

TRADENUM：逐笔成交总笔数　TRADEINNUM：逐笔买入成交笔数　TRADEOUTNUM：逐笔卖出成交笔数　LARGETRADEINNUM：逐笔买入大单成交笔数　LARGETRADEOUTNUM：逐笔卖出大单成交笔数　TICKCOUNT：分时采样总笔数　通达信数字转字符串函数TICKINCOUNT：分时采样买笔数　TICKOUTCOUNT：分时采样卖笔数　LARGETICKCOUNT：分时...

AdobeAcrobat试题题库AdobeAcrobat试题题库20161、下列关于AdobeAcrobatReader的叙述正确的是?ACA.AcrobatReader是可以免费使用的软件B.AcrobatReader必须得到Adobe授权才能免费使用C.AcrobatReader可以在因特网上下载得到D.AcrobatReader必须通过购买才能得到2、下列关于PDF文件特性的描述错误的是?B...

MIDI制作教程一、关于MIDI的几个初步概念在切入正题以前让我们首先来简单地认识一下MIDI，了解几个初步的概念。这对于我们了解波表合成技术可以起到“引航”地作用。1.MIDI简介MIDI是Musical Instrument Digital Interface的简称，意为音乐设备数字接口。它是一种电子乐器之间以及电子乐器与电脑之间的统一交流协议。从80年代初问世至今，它经历了长时间的发展，现已...