Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.

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一种索引,该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。   聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
2022-12-08 00:10:35 166KB 索引
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聚集索引:物理存储按照索引排序非聚集索引:物理存储不按照索引排序优势与缺点聚集索引:插入数据时速度要慢(时间花费在“物理存储的排序”上,也就是首先要找到位置然后插入)查询数据比非聚集数据的速度快 汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张” 字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说
2022-12-08 00:07:53 72KB select SQL SQL
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针对控制方向未知的、存在周期性非参数不确定型的一类非线性系统, 给出零误差跟踪的重复控制方法. 引入Nussbaum函数设计自适应重复控制器, 参数估计修正律采用完全饱和形式, 将参数估计囿于预先给定的范围内. 分析表明, 闭环系统中所有信号本身有界, 且跟踪误差本身趋于零. 数值仿真结果验证了算法的有效性.
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1.完成基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序编写, 并写出相应程序语句的文字说明; 2.选取 h1=0.25, 1.0, 4.0,分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 时画出原始概 率密度曲线和不同参数下估计的概率密度曲线。分析所得到概率密度曲线的变化 情况,说明 N、h1对概率密度函数估计的影响。 3.分析程序运行和实验中遇到的困难。
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基于直方图均衡化的红外图像非均匀校正算法,matlab编写,直接跑代码。
2022-12-07 11:26:08 2KB matlab 图像 校正
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条带噪声校正算法,matlab程序,需要cudnn和cuda。
2022-12-07 11:26:07 25.28MB matlab 图像
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一本SWAT应用于非点源污染评价分析的电子书。
2022-12-07 11:03:21 40.93MB SWAT 非点源污染
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欧姆龙D6T非接触式温度传感器D6T-1A-01/D6T-1A-02 单点温度传感器/D6T-8L-09/H  8个点温度传感器/D6T-44L-06/H 16个点温度传感器/D6T-32L-01A   1024个点热成像温度传感器
2022-12-07 09:24:39 5.32MB 欧姆龙 D6T 非接触式 温度传感器
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智慧创造者 常问问题 支持哪些书本格式? MOBI AZW3 我需要什么操作系统来运行该工具? Windows,Linux或Mac OS(但对于Mac OS,您需要遵循“脚本”段落中所述的使用方式) 我使用了此工具,但是在我的设备上没有出现“明智的选择”,该怎么办? 描述您做了什么,然后将您的书发送给我 如何使用 您可以使用以下方法为Amazon Kindle创建启用了单词操作的书籍 或 (运行速度更快) 要启用字词功能,您的.mobi文件的lang meta数据应设置为eng 。 您可以使用ebook-meta example.mobi -l eng更改元数据。 独立的 您需要在设备上拥有。 转到并下载适用于您的操作系统的wisecreator版本( wisecreator.exe于Windows的wisecreator , wisecreator于Linux的wisecreat
2022-12-07 00:00:56 2.47MB Python
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