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1引言
2小波分析理论基础
3单通道带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法
4多通道带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法
5仿真研究
6结论
参考文献
致谢
作者攻读硕士学位期间所发表的论文
赵爱美;
中国海洋大学;
乘性噪声; 传感器; 数据融合; 多尺度分析; 线性最小方差; 最优估计; 小波分析; 最优滤波融合;
机译:一类具有等式约束的带乘性噪声系统的最优滤波算法
机译:具有乘性噪声的非完备多项式系统的最优滤波。
机译:多项式乘性噪声对多项式系统状态的最优滤波
机译:乘性噪声下无线传感器网络的最优信息融合卡尔曼滤波
机译:尺度空间和图像融合中基于小波的滤波。
机译:高动态无人机群的建模和飞行实验:带乘性噪声的随机配置控制系统
机译:基于Butterworth滤波器和Kalmar滤波器的融合算法研究
机译:时间尺度卡尔曼滤波器的最优修改
机译:用于电信系统的数字信号滤波方法,包括基于取决于子信号值的准则来确定最优滤波器,并将最优滤波器与对应于子信号的上下文函数相关联。
机译:全局最优粒子滤波方法和全局最优粒子滤波
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