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1)  fault-tolerant
抗野值
1.
The mean function is applied in Coarse north-seeking algorithm,while the adaptive Kalman filter method with fault-tolerant and Sage-Husa noise estimator is applied in the Precision north-seeking algorithm to deal with the unknown statistical character.
介绍了陀螺寻北仪的工作基本原理及外界干扰对该系统的影响,选取正弦模型为基座晃动模型来模拟外界的干扰,采用粗—精寻北的组合寻北方法实现外界干扰情况下航向角、俯仰角及滚动角的解算;粗寻北采用均值法;精寻北针对噪声数据的统计特性未知的特点,采用抗野值的带Sage-Husa噪声估计器的自适应卡尔曼滤波改进方法,对比了野值对寻北结果的影响,并在不同的晃动幅值和晃动频率下进行了仿真,结果表明该方法精度高、抗干扰能力强,能有效地实现寻北解算。
2)  fault-tolerant to outlier
抗野值
1.
The comparison shows that the Robust Kalman filter which is fault-tolerant to outliers has a better robustness and higher computing efficient, can satisfy the requirements of the practical application demands better.
由于常规卡尔曼滤波器对异常基准信息不具鲁棒性,滤波将产生较大波动甚至发散,提出利用自适应卡尔曼滤波和抗野值卡尔曼滤波消除异常基准信息对滤波器的影响,并对比分析了两种滤波方法的优缺点,分析表明,抗野值卡尔曼滤波对异常基准信息具有更好的鲁棒性,计算量比自适应卡尔曼滤波要小,而且更加稳定,更适合实际工程应用。
3)  adaptive Kalman filter tolerant to outliers
抗野值自适应Kalman滤波
4)  Outliers
野值
1.
New judgment method of continuous outliers;
连续型野值判别的新方法
2.
Algorithm study of anti-outliers for bistatic bearings-only target tracking;
双基阵纯方位目标跟踪的抗野值算法研究
3.
Identification and elimination of outliers in dynamic measurement data;
动态测量数据野值的辨识与剔除
5)  outlier [英]['aut,laiə]  [美]['aʊt,laɪɚ]
野值
1.
Robust Kalman filter for outliers suppression;
自适应抗野值Kalman滤波
2.
An Integral and Recursive Filtering Method for Truncation Error Minimization and Outlier Suppression;
减小截断误差并抑制野值的积分递归滤波方法
3.
Study for outliers based on Kalman filtering;
Kalman滤波新息正交性抗野值法研究
6)  Wild value
野值/狂值
补充资料:力学量的可能值和期待值
      在量子力学中,力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上,对于一个算符,满足
  
  
  的函数 ui(r)称为弲的本征函数,式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下,上式中的本征值可以取一系列分立值,或取一定范围内的连续数值。
  
  在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱,我们说这个力学量是量子化的。
  
  量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系;这意思是说:描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开:
  
  
  在ψ和ui都是归一化的情况下,上式中的展开系数сi具有如下的物理意义:在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2
  
  因此,若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi
  
  在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均,就得出力学量在ψ态中的期待值,以〈F〉表示:
  
  
  上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的,那么期待值公式应写为
  
  
  

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参考词条