多传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段,多传感器信息融合后可以完善地、准确地反映环境特征。本文介绍多传感器数据融合的基本理论。数据融合是把来自不同传感器数据加以综合、相关、互联,提高定位和特征估计的精度。文章对Kalman融合算法进行仿真,对结果进行分析。验证算法的可行性。
上传时间: 2013-10-08
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利用matlab实现kalman滤波以及信息融合
上传时间: 2014-01-26
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基于信息融合的图像边缘检测方法研究,⑴直方图均衡化(histogram equalization),⑵直方图匹配(histogram matching),⑶邻域平均(neighborhood averaging),⑷局域增强(local enhancement), ⑸中值滤波(median filtering)。
标签: equalization histogram 信息融合 图像边缘检测
上传时间: 2014-11-07
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根据《多源信息融合》一书中的IMM多模型跟踪算法所写的仿真程序
上传时间: 2013-12-26
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《D_S证据理论的改进算法在时_空信息融合中的应用》《D_S证据理论的多传感信息融合方法研究与应用》
上传时间: 2016-04-15
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《D_S证据理论在多传感器数据融合中的应用》《D_S证据理论在多传感器信息融合中的改进》
上传时间: 2016-04-15
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《D_S证据理论在目标识别中的应用》《D_S证据理论在时_空信息融合中的应用》
上传时间: 2013-12-24
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《贝斯方法与Dempster_Shafer证据理论的讨论》《RBF神经网络与证据理论相结合的特征级信息融合方法的研究》
标签: Dempster_Shafer RBF 神经网络 特征
上传时间: 2013-12-10
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《基于D_S证据理论的移动机器人多传感器信息融合方法研究与应用》《基于D_S证据理论的一种电缆故障类型判定方法》
上传时间: 2016-04-15
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《基于D_S证据理论的邮件筛选方法》《基于D_S证据理论的月球探测机器人的信息融合》
上传时间: 2013-12-09
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