粒子滤波在无线传感器网络中的应用，与卡尔曼滤波相比较，具有优势。-Particle filter in the wireless sensor network applications, compared with the Kalman filter, has an advantage.

粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→

gmcalab fast generalized form component analysis, Multi-target tracking particle filter, Calculate the multifractal trend fluctuation analysis.

通过粒子滤波算法，结合Paris公式，计算构件疲劳寿命(The fatigue life of the component is calculated by the particle filter algorithm and the Paris)