针对嵌入式大气数据系统高空飞行精度低、跨大气层易失效等问题,提出一种融合惯导与飞控系统信息的 飞行大气全参数估计算法.基于飞行器气动模型及动力学方程,建立惯导信息与大气参数之间的函数 关系,进而利用扩展卡尔曼滤波实现大气参数的实时精确估计.仿真结果表明,该方法具有较高的 精度、良好的稳定性和鲁棒性,而且可以提高大气数据系统的测量范围和可靠性,能够适用于全 飞行包线下攻角、侧滑角、真空速的测量.

技术关键 os 模块的使用 使用 os.getcwd 获取当前路径 使用 os.listdir()获取文件列表 使用 os.path.splitext() 分割文件名和扩展名 使用 PLI 的 convert('L') 方法将图片转为灰度 代码实现 from PIL import Image import os path = os.getcwd() # 获取当前路径 file_list = os.listdir() for file in file_list: filename = os.path.splitext(file)[0] filexten = os.path.

使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验： 与反向传播的比较： generate_comparison.py 精度阈值的影响： varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换： varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数，这些参数确定数据集，模型体系结构和ENKF超参数。 例如： python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令，将使用指定的学习超参数，将波士顿房屋

由 Ian T. Nabney 编写的流行机器学习库“NetLab”的附加组件。 库为 NetLab 实现卡尔曼滤波器训练算法。

在Matlab里面，描述的卡尔曼滤波。清楚的描述了卡尔曼滤波的表达试

黄小平 卡尔曼滤波原理及应用 书籍自带的matlab程序 全部章节

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 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。

受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。

Android基站想必大家有所耳闻吧手机通讯过程中距它最近的一个服务站吧，接下来将详细介绍下Android基站的具体位置获取，列出了详细的代码，感兴趣的朋友可以参考下