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公开/公告号CN115015767A
专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-06
原文格式PDF
申请/专利权人 华南理工大学;
申请/专利号CN202210929537.0
发明设计人 裴海龙;袁洪元;韩有军;周钰;
申请日2022-08-04
分类号G01R31/367;G01R31/382;H01M10/42;H01M10/48;G06F17/11;G06F17/18;
代理机构广州市华学知识产权代理有限公司;
代理人黄卫萍
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号
入库时间 2023-06-19 16:41:23
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-09-06
公开
发明专利申请公布
机译: 基于哈尔特征和ADABOOST算法的卡尔曼滤波和聚类算法的车辆实时识别与跟踪方法
机译: 确定无迹卡尔曼滤波器模型参数的方法、装置和系统
机译: 基于回归分析的预测算法改进的卡尔曼滤波算法对波高数据进行算术运算的波高测量装置
机译:基于自适应uncented卡尔曼滤波器的电动汽车锂电池SoC估计算法研究
机译:基于简化机理模型的磷酸铁锂电池SOC估算方法
机译:基于双卡尔曼滤波算法的平行锂电池组循环寿命估计方法
机译:基于模糊卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计
机译:使用模糊逻辑方法估算电池的充电状态(SOC)。
机译:一个完整的双张量神经纤维束成像算法采用无迹卡尔曼滤波
机译:基于自适应无创的卡尔曼滤波算法估算锂电池的充电状态
机译:航天器姿态确定的扩展和无迹卡尔曼滤波方法的分析与比较