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自适应调整
自适应调整
小波神经网络用于机动目标跟踪中
小波神经网络
机动目标跟踪
机动频率
自适应调整
状态估计
在机动目标跟踪中,机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一,一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型(Singer)和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中,通常采用固定的机动频率,这就表示机动目标的机动时间是一定的,而实际上机动目标的机动时间是不断变化的,也就是说机动频率是不断变化的,采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时,机动频率越小跟踪精度越高[1],
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matlab代码实现盲去卷积
盲去卷积
图像模糊
自适应调整
一个盲去卷积程序,可以实现去除图像的各类模糊,同时可进行相关参数的自适应调整。
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量子遗传算法的图像增强方法
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自适应调整
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人工智能的经典算法
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动态环境寻优
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修改的卡尔曼滤波
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自适应调整
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利用多尺度高斯函数去除场景的光照分量
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伽马校正
自适应调整
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基于神经网络的机动频率自适应调整
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基于BP神经网络的故障诊断系统
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meanshift均值平移跟踪算法中核函数窗宽的自动选取代码
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自适应调整
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