已閱讀1頁(yè),還剩121頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、黑龍江大學(xué)碩士學(xué)位論文廣義系統(tǒng)最優(yōu)與自校正分布式信息融合估值器姓名:馬靜申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):控制理論與控制工程狀態(tài)估計(jì)指導(dǎo)教師:孫書利20070519黑龍江人學(xué)碩士學(xué)位論文當(dāng)系統(tǒng)含有未知噪聲統(tǒng)計(jì)信息時(shí),基于相關(guān)函數(shù)給出了一種分布式辨識(shí)方法,提出了自校正降階和滿階信息融合濾波器。當(dāng)系統(tǒng)含有未知模型參數(shù)時(shí),通過直接辨識(shí)ARMA新息模型參數(shù),給出了信息融合參數(shù)估計(jì)算法和自校正降階、滿階信息融合濾波器。當(dāng)系統(tǒng)同時(shí)含有未知模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)時(shí)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 自校正信息融合狀態(tài)與信號(hào)Wiener估值器.pdf
- 最優(yōu)和自校正多傳感器信息融合白噪聲反卷積估值器.pdf
- 廣義系統(tǒng)信息融合Wiener狀態(tài)估值器.pdf
- 廣義系統(tǒng)降階信息融合狀態(tài)估值器.pdf
- 多傳感器分布式融合最優(yōu)和自校正卡爾曼濾波器.pdf
- 自校正加權(quán)觀測(cè)融合Kalman估值器及其應(yīng)用.pdf
- 基于Riccati方程的自校正信息融合狀態(tài)估值器及其應(yīng)用.pdf
- 多傳感器廣義系統(tǒng)的最優(yōu)、魯棒和自校正信息融合估計(jì)研究.pdf
- 自校正觀測(cè)融合解耦Wiener狀態(tài)估值器及其應(yīng)用.pdf
- 自校正觀測(cè)融合Kalman估值器及其在典型跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 兩傳感器信息融合最優(yōu)和自校正濾波器.pdf
- ARMA信號(hào)最優(yōu)和自校正信息融合卡爾曼濾波器.pdf
- 最優(yōu)加權(quán)觀測(cè)融合狀態(tài)估值器及其應(yīng)用.pdf
- 多傳感器廣義線性系統(tǒng)最優(yōu)和自校正加權(quán)觀測(cè)融合估計(jì)方法研究.pdf
- 多傳感器最優(yōu)觀測(cè)融合狀態(tài)估值器及其應(yīng)用.pdf
- 自校正分布式傳感系統(tǒng)的聲源定位技術(shù)研究.pdf
- 非方廣義隨機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)估值器.pdf
- 自校正信息融合信號(hào)Wiener濾波器.pdf
- 基于智能交通的分布式圖像傳感器信息融合系統(tǒng).pdf
- ARMA信號(hào)分布式信息融合估計(jì).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論