噪声自适应相关论文
电池管理系统（Battery Management System,BMS）作为新能源汽车的重要组成部分受到了国内外研究者的广泛关注。在BMS的诸多研究方向中......
针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应......
针对四轮驱动汽车纵向车速难以直接测量的问题,考虑多源传感器信号置信度动态变化特征,提出一种基于运动学信息融合的纵向车速自适......
音频信息作为人类交流和感知的重要载体,发挥着无可替代的作用,而音频信息在应用中很大程度上依赖于语音端点检测(voice activity ......
针对传统的端点检测技术,如基于能量、过零率等方法,在低信噪比噪声环境下检测性能急剧下降的问题,根据汉语语音发音的特点,提出了......
机动目标跟踪精度大都依赖于匹配的系统模型和已知的噪声统计特性。模型匹配法主要采用交互式多模型算法来提高系统模型与机动目标......
简要介绍了现在常用的6种滤波器,提出了一种新的基于噪声自适应的卡尔曼滤波器,给出了详细的算法公式.并对实际运动目标的数据进行......
地形匹配制导是提高飞行器导航与末制导精度的有效途径。为了提高传统地形匹配算法精度和效率,提出了一种基于改进遗传算法的地形......
目前在远景刚性目标的跟踪中，由于长序列图像具有亮度动态范围大及背景噪声大的特点，当前模板的尺寸和位置往往不能有效代表目标，从而......
针对无迹卡尔曼滤波算法对电池模型敏感并且容易受到不确定噪声干扰的问题,提出了基于改进的无迹卡尔曼滤波算法(improved unscent......
基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)的语音增强算法需要和背景噪声类型匹配的噪声基矩阵(Basis matrix),而......
在观测噪声参数未知或变化时,传统的同步定位与建图(SLAM)算法性能会下降,为了让SLAM算法性能在上述条件下不受影响同时具有较高的......
针对卡尔曼滤波器在实用过程中所遇到的运动模型选择以及噪声给定问题,基于视频点目标的特征,提出了一种点目标视频跟踪中的噪声自......
研究了弱小信号的检测概率、虚检概率、信噪比和检测门限之间的关系,提出了采用噪声自适应性动态门限设置和距离适应性门限设置来......
针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效......
针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一......
卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是一种基于最小方差意义下的时域滤波方法,通过状态空间方程描述系统状态,递推估计系统状态输出,具备......
针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精......
