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1)  Kalman filter
Kalman 滤波器
1.
Comparing with Kalman filter the strong tracking filter is well in adaptive maneuvering target and dependance on the choice of model.
在与传统的 Kalman 滤波器相比,强跟踪滤波器在机动目标的适应,运动模型的依赖性方面都有了很大的提高。
2)  Kalman filter
Kalman滤波器
1.
Application of Kalman filter to measurement of sound power for medical ultrasonic diagnostic equipment;
Kalman滤波器在医用超声诊断设备声功率计量中的应用
2.
Self-tuning decoupled fusion Kalman filter based on Riccati equation;
基于Riccati方程的自校正解耦融合Kalman滤波器
3.
Application of Kalman Filter in a Single Automatic Tracking of Moving Targets;
Kalman滤波器在单运动目标自动跟踪中的应用
3)  Kalman filtering
Kalman滤波器
1.
Multiple model Kalman filtering for MEMS-IMU/GPS integrated navigation;
MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计
2.
In this paper,a Kalman-CS scene-based correction algorithm which combines the Kalman filtering algorithm with the constant-statistics (CS) algorithm is proposed.
本文将Kalman滤波器校正算法与常数统计(CS)校正算法相结合,提出了Kalman-CS校正算法。
3.
A new interval Kalman filtering (IKF) is described firstly, then uncertain dynamics modelling of an integrated GPS/INS system is discussed.
针对具有不确定动态模型参数的GPS/INS组合导航系统,首先介绍一种新型的区间Kalman滤波器,讨论了GPS/INS组合系统中模型参数不确定性的问题,分析了惯性传感器建模中相关时间常数的区间特性,并建立了适合非线性特性的GPS/INS组合系统的扩展区间卡尔曼滤波器。
4)  Kalman filtering correction
Kalman滤波器法
1.
In this paper, we introduce the approach of constant range correction, Kalman filtering correction and trace along trajectory correction.
本文介绍了恒定范围统计法、Kalman滤波器法和轨迹跟踪法。
5)  Kalman filter
Kalman滤波法
1.
This paper presents a new way to estimate the measurement variance of noise in the analytical chemistry signals for the Kalman filter by means of implementing the wavelet analysis, according to that wavelet transformation can separate the noise in high frequency band from the original signal.
根据小波变换能从原始信号中分离高频段噪声的特性 ,本文提出一个用小波分析法从分析化学信号中估计Kalman滤波法所需要的噪声测量方差的新途径。
2.
Compared with traditional ones such as Kalman filter and least squares, the technique results in more accurate estimations of OD split proportions.
与诸如Kalman滤波法和最小二乘法等方法相比,该技术会使得OD分配比例的预测更加精确。
3.
Based upon the principles of Kalman filter method,the authors defined a new parameter,relative chemomic error(ε),to evaluate the asynchronous nature of the components in TCMs,and a derivative parameter as synchronization factor(SF) to quantify the synchronicity of the chemome .
基于Kalman滤波法原理,定义了化合物组异步性特征参数"化合物组相对误差(relative chemomic error,ε)",并据此建立同步性参数"同步性因子(synchronization factor,SF)"和反映化合物组释放同步性的参数"平均同步因子(average synchronization factor,SFav)"等评价参数。
6)  Kalman filtering
Kalman滤波
1.
The comparison of three residuals in Kalman filtering model;
Kalman滤波模型中三种残差的比较
2.
Kalman filtering identification of Winkler foundation’s parameter based on Mindlin theory;
基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别
3.
SINS refined initial alignment based on Elman neural network and Kalman filtering;
基于Elman神经网络和Kalman滤波的捷联惯导精对准
补充资料:波数字滤波器
      由两端终接电阻负载的无源LC梯形滤波器导出的一种数字滤波器结构。应用双线性变换S=k(1-Z-1)/(1+Z-1)可将用波参数描述的无源元件,实现为数字元件。表1列出了无源元件R、C、L及其对应的由延时单元、乘法器和加法器构成的数字元件。
  
  
  通常高阶递归型数字滤波器的级联型或并联型有产生极限环振荡的危险。此外,在输入信号非常小时,由于舍入误差的高度相关,也可能导致数字滤波器的不稳定而产生固定振荡。1971年,提出波数字滤波器的伪无源性概念,并论证了这种数字滤波器的低灵敏度特性。波数字滤波器具有良好的稳定性,可以用较短的系数字长实现,有良好的动态范围,不会出现极限环振荡(即在环路情况下应用也不会出现任何杂散振荡)。这种数字滤波器特别适用于通信系统。
  
  在波数字滤波器结构中,用波参数描述的元件,在联接时必须遵从端口间阻抗匹配的原则。相应地,数字元件之间的联接按其为串联或并联分别采用由乘法器和加法器构成的串联适配器或并联适配器匹配联接。适配器符号及其对应的联接关系见表2。图为三阶椭圆型低通LC 梯形滤波器及其等效的波数字滤波器。  波数字滤波器的另一种结构称为波格型数字滤波器,是由对称型或格型无源LC 滤波器导出的。
  
  

参考书目
   A. Antonious, Digital Filter : Analysis and Design,McGraw-Hill Co.,New York,1979.
  

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