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基于非线性滤波的边缘检测算法 关键词:边缘检测 非线性 滤波

回顾了U KF 算法的发展, 从一般意义讨论了U T 变换算法和采样策略的选择依据, 并给出了U KF 算法描 述. 从条件函数和代价函数入手, 在给出多种采样策略的基础上对U KF 采样策略进行了分析和比较. 最后对U KF 算法未来可能的研究方向进行了探讨.

针对现有声呐图像去噪方法“保边去噪”能力不足的问题,提出了一种结合非线性滤波器的形态小波域声呐图 像去噪方法。首先,在形态小波完备重构条件下构建了二维形态中点小波。其次,对形态中点小波的细节分析算子进行多 重化处理,对信号分析算子采用取中值的更新提升方案提升,并且为克服形态小波的“块状效应”,将图像的平均处理方 法应用在形态中点小波去噪过程中。最后,在不同背景下进行多方面的仿真对比实验,实验数据显示形态中点小波的各 项评估指标优于现有的小波去噪方法,验证了所提方法的可行性、有效性和可靠性。

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这是一个自己写的非线性滤波算法的比较程序，包含EKF，三阶CKF，五阶CKF，ICKF，UKF算法，这次只上传了经过编译的可执行程序，代码会在毕业之后，或者找完工作之后上传，如果发现问题，可与我联系！

提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界.

《最优估计理论》的特点是注重理论与实际问题的结合，实例特色鲜明。《最优估计理论》既可作为控制理论与控制工程、导航与测控、通信工程、仪器科学与技术、系统工程、电气工程、电子信息工程等学科的研究生和高年级本科生教材，也可作为相关领域科研人员的参考书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。