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前言
第一章背景知识
§1多传感器Kalman滤波的并行处理
§2文献[1]中的压缩方法
第二章新的数据压缩方法
§1数据压缩方法一
§2数据压缩方法二
§3小结
参考文献
声明
致谢
黄铮;
四川大学;
多传感器; Kalman滤波; 数据压缩; 滤波融合;
机译:具有间歇性观测的无线传感器网络中灵活的最佳Kalman滤波
机译:多传感器跟踪系统小波包子带中的数据压缩,数据融合和卡尔曼滤波
机译:数据压缩。多传感器跟踪系统的小波包子带中的数据融合和卡尔曼滤波
机译:用于非线性估计和传感器融合的Sigma-Point Kalman滤波器:在集成导航中的应用
机译:多跳大规模无线传感器网络中的数据压缩
机译:基于马哈拉诺比斯距离准则的车辆INS / GNSS集成的具有异常观测值识别的鲁棒Cubature Kalman滤波器
机译:使用Kalman滤波器进行跳跃运动控制器和Flex传感器的传感器融合,用于人体手指跟踪
机译:相关传感器观测的融合
机译:可缩放的,可配置的全光谱网络过程,可利用来自传感器观测值的表示或分析丰富的稀疏数据集的测量点来进行有关传感器观测值或传感器观测值或传感器观测值的网络确定
机译:具有光声传感器融合的医用光学观测装置
机译:用于分类,模式识别,传感器融合,数据压缩,网络重建和信号处理的能量最小化
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