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nonlinearfilter
- 工学博士学位论文 目前，扩展卡尔曼滤波是研究初始对准和惯性/GPS组合导航问题的一个主要手段。 但初始对准和惯性/GPS组合导航问题本质上是非线性的，对模型进行线性化的扩展卡 尔曼滤波在一定程度上影响了系统的性能。近年来，直接使用非线性模型的 UKF(Unscented Kalman Filtering, UKF)和粒子滤波，正在逐渐成为研究非线性估计问题 的热点和有效方法。 本文研究了UKF和粒子滤波两种非线性滤波方法，并将其应用于非线性静基座对 准和惯性
waterfall
- 自己做的毕业设计，基于粒子系统的瀑布模拟与实现。包括软件，论文，任务书等。-The design of their own graduates, based on the particle system simulation and implementation of the Falls. Including software, papers, books and other tasks.
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- OpenGL方面的论文。文章介绍了一种利用较小的存储空间和计算时间，实现在大面积网格数据上动态贴纹理的方法。利用此方法使用适当的纹理函数．结合ＯｐｅｎＧＬ的自动纹理扩展可在动画过程中自动的生成纹理贴图。-OpenGL papers. This paper presents a use of a smaller storage space and computing time, implementation in a large area grid data dynamic texture pas
xinxironghegengzong
- 信息融合系统中目标跟踪技术研究，粒子滤波跟踪目标论文-Information fusion system for target tracking technology research, particle filter to track the target thesis
CostReference
- 一篇关于代价参考粒子滤波算法的论文，该算法的优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程，可实现并行处理。本文将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合 ,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法 ,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。-A particle filter on the reference price of the paper, the advantages of the algorithm does not require any prior knowledge of the
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- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
particle-systems-
- 基于粒子系统的虚拟喷泉的仿真与实现的论文-Based on Particle System Simulation and Realization of a virtual fountain of papers
Ixinxironghegn
- 信息融合系统中目标跟踪技术研究，，粒子滤波跟踪目标论文可直接使用。 -Information fusion system, target tracking, particle filter to track the target paper can be used directly.
gibbs
- Gibbs Sampling 这个绝妙的想法在1953年被 Metropolis想到了，为了研究粒子系统的平稳性质， Metropolis 考虑了物理学中常见的波尔兹曼分布的采样问题，首次提出了基于马氏链的蒙特卡罗方法，即Metropolis算法，并在最早的计算机上编程实现。Metropolis 算法是首个普适的采样方法，并启发了一系列 MCMC方法，所以人们把它视为随机模拟技术腾飞的起点。 Metropolis的这篇论文被收录在《统计学中的重大突破》中， Metropolis算法也被遴选为二十