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这是在随机信号分析实验中gauss噪声积分变换分析的方法，其中对离散量的积分采用了累加的方法。

PID控制——比例控制、积分控制、微分控制

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为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息，介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用，将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中，并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模，由此实现噪声图像的局部微调，并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度，从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明，基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR)，所提出的算法去噪后图像的信噪比为18．3497 d

为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度，提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波（HDSSRCQKF，high-degree spherica1 simp1ex-radia1 cubature quadrature Ka1man fi1ter）算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分，采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分，使用高阶高斯—拉盖尔求积分准则计算径向积分，推导出高阶球面单形—径向容积求积分准则。从该准则中提取出容积点及其相应权值的一般计算方法，并利用该计算方法给出非线性卡尔曼滤波框架下高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波的具体计算步骤。数值仿真实验结果表明，所提算法具有比高阶容积卡尔曼滤波更高的估计精度，在信道估计与均衡、语音增强和混沌通信等领域具有一定的应用价值。

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PopupWindow相较于AlertDialog，可以很方便的指定要显示的位置，如相对某个控件的位置，相对父容器的位置。

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