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初始状态向量是使用高斯和双 R 迭代方法从三个光学瞄准计算的，然后应用最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器对其进行优化。

2021 5G确定性承载网络SLA指标体系白皮书

强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.

关于“在LMI条件下为参数不确定性的线性系统设计基于观测器的控制器[Automatica 49（2013）3700-3704]”

小车的车速通常都是用光电传感器来确定的，反射式光电传感器是比较常用的。

五年级上册数学课件-第二单元 第2课时 确定位置（2） 人教版(共15张PPT).ppt

具有Markovian切换和通常不确定的跃迁速率的随机系统的无源性和钝化

AR阶数确定的奇异值分解方法 奇异值分解(SVD)： A为m × n矩阵，A可分解为 A = UΣV H 其中U为m × m酉矩阵，V为n × n酉矩阵。 ,σ nn2 ) Σ = diag(σ 112 ,σ 222 , -1 酉矩阵：U = U H 主奇异值：p个大的奇异值（p个信号分量的能量） 次奇异值：其它小奇异值（扰动或误差的能量）

该函数计算径向平均自相关（也称为图像像素的对相关或两点相关作为距离的函数。该函数非常快，因为它使用傅立叶变换对原始图像进行卷积。代码还修正了有限的图像尺寸：靠近边缘的图像比靠近中心的粒子具有更少的邻居。 该代码的灵感来自其由 Michael Schmid 编程的 imagej 版本。 此处的更多信息： https : //imagejdocu.tudor.lu/macro/radially_averaged_autocorrelation