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医疗监测中的多状态kalman滤波器
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国外医学(生物医学工程分册) 1987年 第5期 306-306页
作者： 薛飞
在监测危重病人时,迅速而简便地从计算机数据库中选取高质量的信息是十分重要的。为此,必须使用统计的一套方法、与时间有关的数据结果程序和一些时间系列的分析形式.联机统计技术在医学监测中是很有用的,但受方法可行性的限制,而
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基于Mean-shift与kalman算法相结合的动态目标跟踪算法研究
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黑龙江科技信息 2011年 第11期 58-58页
作者： 梁广颖 河南师范大学计算机与信息技术学院 河南新乡453007
针对动态目标的跟踪,本文给出了采用Mean-shift与kalman算法相结合的一种方法。该方法首先用Mean-shift算法确定动态目标所在的特征区间,然后再用kalman算法对动态目标进行跟踪预测。
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Method and Evaluation Method of Ultra-Short-Load Forecasting in Power System
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国际计算机前沿大会会议论文集 2018年 第2期 23-23页
作者： Jiaxiang Ou Songling Li Junwei Zhang Chao Ding Electric Power Research Institute Guizhou Power Grid Co. Ltd. Guiyang China Shanghai University of Electric Power Shanghai Yangpu District Longchang Road No. 371 Shanghai 200090 China
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基于城市轨道交通系统中列车组合定位的容积卡尔曼滤波算法的分析研究
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电子世界 2014年 第3期 127-128页
作者： 宋宁 天津市地下铁道运营有限公司
介绍了城市轨道交通系统中列车的定位方法分析,以及基于CFK的定位算法,并对各控制算法的研究情况与投入使用的情况作了详细分析,同时还对列车的多传感器定位分析算法进行展望。
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多传感器多模型动态系统交互式数据融合估计的一种算法
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河南大学学报（自然科学版） 2001年 第1期31卷 25-29页
作者： 宋锦萍 文成林 张楠 河南大学数学系 河南开封475001
基于多传感器多模型信息 ,给出了目标状态基于全局信息融合估计的一种新算法 ,并通过计算机仿真验证了这种算法的有效性 .
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安徽光机所大气乙二醛外场测量技术取得新进展
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分析仪器 2017年 第6期 160-160页
作者： 方波 安徽光机所
近日，在科技部国家重点研发计划项目资助下，安光所张为俊研究员课题组在大气乙二醛（CHOCHO）探测方面取得新进展，相关研究成果以”Portable broadband cavity—enhanced spectrometer utilizing kalman filtering：application to r... 详细信息
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