1) probability plot correlation coefficient
概率点据相关系数
1.
0,espectively,are analysed,using the theory of runs and the those measured of probability plot correlation coefficient.
应用游程理论和概率点据相关系数对泾、洛、渭三河流干流在陕西境内的主要控制断面的逐日平均流量过程在０。
2) probability plot correlation coefficient(PPCC)
概率点据相关系数检验法
3) PDA
[英][,pi: di: 'eɪ] [美]['pi 'di 'e]
概率数据关联
1.
Combined with the Probabilistic Data Association(PDA) ,the likelihood function is denoted,and the optimal weighted probability is calculated using Lagrange way which causes the logarithmic likelihood ratio maximum.
通过概率数据关联(PDA)求得等效的似然函数,利用Lagrange乘数法求得最佳的加权概率,使得对数似然比函数最大。
2.
PDA is thought to be a very good method for tracking a target in clutter.
概率数据关联(PDA)是在杂波干扰情况下,跟踪单目标有代表性的数据关联算法;但在密集杂波干扰环境下,该算法可能导致错误的关联,从而导致目标的丢失。
3.
A hybrid MAP-PDA detection algorithm was proposed based on the original PDA algorithms.
分析和仿真表明,该算法可以方便地调整控制参数,从而实现最大后验概率算法和概率数据关联算法之间不同程度的性能和复杂度折衷。
4) probabilistic data association
概率数据关联
1.
The procedure applying the backward recursive probabilistic data association filtering algorithm based on multi-scan is presented.
针对工程中普遍存在的非均匀采样目标跟踪问题,给出了基于多扫描的后向递归概率数据关联算法实现过程,讨论了判断目标丢失的准则。
2.
The infrared maneuvering targets in dense clutter are tracked by using the current statistical model,the extended kalman filter algorithm and the probabilistic data association algorithm.
在分析红外机动目标模型的基础上,利用扩展的卡尔曼滤波技术、红外目标的区域相关技术、概率数据关联技术等,实现了复杂环境下红外机动目标的跟踪。
3.
This paper discusses PDA, JPDA and SPDA in detail and proposes a modified probabilistic data association algorithm.
根据“全邻”数据关联算法的基本思想,采用关联城内回波似然函数的归一化处理,考虑关联城内所有回波的信息,对Fitzgerald提出的简化概率数据关联(SPDA)算法进行修正,得到修正概率数据关联(MSPDA)算法。
5) probability data association
概率数据关联
1.
This paper concisely narrate the probability data association (PDA) algorithm in multisensor data fusion, and simulate it by MATLAB computer language, obtain the satisfied target tracking curve and tracking error curv
简述了多传感器数据融合中的概率数据关联算法，并采用ＭＡＴＬＡＢ高级语言进行模拟，最后得到了满意的目标跟踪曲线和跟踪误差。
2.
The performance of probability data association (PDA) can be improved by this algorithm.
本文提出了一种基于强跟踪滤波器 (STF)的模型结构动态调整的概率数据关联算法 (STF PDA) 。
3.
A probability data association method for tracking the wake target is presented.
仿真结果表明,与标准概率数据关联跟踪方法相比,提出的新的数据关联方法可以有效地减少目标失跟的情况,逐渐增大量测噪声,该方法依然保持低失跟率。
6) probabilistic data association algorithm
概率数据关联法
补充资料：Kendall等级相关系数
Kendall等级相关系数
ion Kendall coefficient of rank correla-
Kd山u等级相关系数「E曰吐山以吧伍d句t of.”血伪川如.d佣;Ke”皿姗a劝，帅胭“e，TP朋ro“0‘ICOPpe几.朋毗」 两个随机变量(特征)X和Y间相依关系的样本度量之一，基于样本元素(戈，Y.)，二，(Xn，玖)的等级评定.这样，众n山山等级相关系数属于秩统计量(mllksta比tic)并且定义为 25 f r.·…r_、 ”Ln一1)其中;，是在X秩为i的数偶(X，y)中Y的秩、S二ZN一”(。一l)/2，N是样本中]>i和r，>r‘同时成立的元素个数.总有一1簇t《1.M.R上以坛U广泛使用K淤nd目等级相关系数做相依性度量(见〔1」). Ken山山等级相关系数被用于检验随机变量独立的假设.如果独立性的假设成立，则云二0，DT“2(2n十5)/〔gn(”一l)1.当样本容量较小时(4蛋n镬10)，独立性假设的统计检验借助于专门的数表(见【31〕来进行.当衬>10时，利用:的分布的正态逼近二如果 ，·，>一擂离，则否定关于独立的假设，否则接受假设.这里，:是显著性水平，。司:是标准正态分布的100(:/2)百分位点.像任何秩统计量一样，KendaU等级相关系数可以用于揭示两个属性特征的相依性，只要样本的元素可以按这些特征评定等级，如果X和Y有联合正态分布且相关系数为p，则p与Kendal丈等级相关系数有如下关系: _2 七T=一atcsmP· 兀亦见S碑ar田叨等级相关系数(s户汾m曰n cocfficientof几mk eorlehaion);秩检验(mnk此0.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条