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扩展卡尔曼滤波
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数据融合算法实现-EKF information synchronous data fusion algorithm
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多传感器多目标数据融合的ＩＭＭ＿ＭＳＰＤＡ关联算法，算法结果表明多模型算法用于跟踪机动目标的良好性能。-Multi-target multi-sensor data fusion IMM_MSPDA association algorithm, the algorithm results show that the multiple model algorithm for tracking maneuvering targets good performance.
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无人机高度基于matlab卡尔曼滤波程序 数据融合-UAV height matlab-based Kalman filter data fusion procedure
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基于模糊贴近度的数据融合新算法 matlab源程序-Based on fuzzy close-degree of data fusion new algorithm matlab source
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采用贝叶斯推论的数据融合，将CHAN算法和泰勒算法的结果经过处理，得到更好的定位结果-Bayesian inference using the data fusion, will CHAN Taylor algorithm and the results of algorithm after treatment, get better positioning results
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An edge guided image interpolation algorithm via directional filtering and data fusion
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实现毫米波雷达与红外雷达的数据融合算法研究多传感器数据融合算法-The realization of millimeter-wave radar and infrared radar data fusion algorithm for multi-sensor data fusion algorithm
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遗传算法和神经网络联合用于数据融合BPGA_Fire 遗传算法和神经网络联合用于数据融合，附说明文档和参考文献，matlab 54万源代码下载-Combined genetic algorithm and neural networks for data fusion BPGA_Fire combined genetic algorithm and neural networks for data fusion, attached documentation and references, ma
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基于最小二乘法的冗余信息数据融合算法实现-Least-squares method based on redundant information and data fusion algorithm
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为了获得更加准确的估计位置,对一种基于数据融合的定位解算算法进行了研究,在将模拟退火算法与经典的泰勒级数展开法和Chan氏算法进行性能比较的基础上,将模拟退火算法与上述两种经典的位置解算算法相结合,通过构造多算法协同定位模型,并基于该模型设计了融合定位算法,对传统定位解算算法进行改进,提出了一种基于数据融合的定位解算算法。仿真结果表明,融合算法的定位精度优于非融合算法且运算量较小-In order to obtain more accurate estimates of the location
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用于分布式数据融合时，两局部估计部分相关时的协方差交叉融合算法，称为分离协方差交叉融合算法。-For distributed data fusion, two local estimated covariance in part related to cross-integration algorithm, called the separation of covariance cross-fusion algorithm.
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杨万海《多传感器数据融合》P44页算法的具体实现，在MATLAB运行-Yang Wanhai" P44" page of multi sensor data fusion algorithm in the concrete realization, in the MATLAB run
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介绍多传感器融合的一本经典著作，对学习算法很有帮助，用matlab编写-On a classic multi-sensor fusion, and helpful to the learning algorithm using matlab
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对多传感器数据进行加权融合，该算法中提出来扩展支持度矩阵，用Matlab进行仿真。-Weighted multi-sensor data fusion, the algorithm proposed to extend the support matrix, using Matlab simulation.
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论文 在使用无线传感器网络进行目标检测时,如何布置尽可能少的传感器节点而同时实现高的正确检测概率和
低的误警率,是关键问题之一。采用数据融合技术,能实现传感器节点之间的协同,从而大幅提高目标检测精度。提
出了用于目标检测的精度模型,分析了数据融合半径与传感器节点密度之间的关系,设计聚类方法将目标点组织成布
置单元,从高密度单元到低密度单元布置传感器节点覆盖目标区域。仿真结果表明,算法在保证检测精度的同时能有
效减少所使用的传感器节点数目。
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Sensor placeme
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基于文本数据的投票k-means聚类融合算法的实现-Voting k-means clustering text-based data fusion algorithm implementation
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Bar-Shalom-Campo融合算法- Bar-Shalom-Campo data fusion algorithm
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微分方程组数值解方法，快速扩展随机生成树算法，D-S证据理论数据融合，供做算法研究人员参考，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，包括广义互相关函数GCC时延估计，PLS部分最小二乘工具箱,进行逐步线性回归。- Numerical solution of differential equations method, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, D-S evidence theory data fusio
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data fusion algorithm(KF,UKF,CKF,PF)
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调试通过可以使用，D-S证据理论数据融合，算法优化非常好，几乎没有循环。- Debugging can be used, D-S evidence theory data fusion, Algorithm optimization is very good, almost no circulation.
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