SLAM学习笔记—后端 概述 状态估计概率分布的核心思想 未知量(\(x_k\))的后验概率分布 = 似然概率分布 × 未知量(\(x_k\))的先验概率分布 这一等式贯穿全文，请牢牢抓住！ 运动方程和观测方程 \[\begin{cases} x_k = f(x_{k-1},u_k)+w_k \\\\ z_k=h(x_k)+v_k \end{cases}
目录空间滤波（Spatial Filtering）基于距离的高斯滤波双边滤波（Bilateral filtering）联合双边滤波（Joint Bilateral filtering）[2017]一些改进及优化加速 filtering: 可分离的高斯滤波加速 filtering: a-trous waveletjitteringoutliers removal时域滤波（Temporal Filtering）Temporal Filte
今天利用kalman滤波对船舶GPS导航定位系统进行分析。首先还是先对kalman滤波的知识进行了解。 参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》 卡尔曼知识 模型建立 观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 状态方程：X(k)=A*X(k-1)+W(k-1); 其中，X（k）为
参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》 卡尔曼知识 模型建立 观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 状态方程：X(k)=A*X(k-1)+W(k-1); 其中，X（k）为系统在时刻k的状态，Z（k）为对应状态的测量值。W（k）为输入的白噪声（也是过程误差），V（k）为观测噪声（也是测量误差），W（k），V（k）是
SARscape5.6于2021年2月正式发布，新增数据源的支持、新增功能请见：SARscape5.2-5.6版本新功能介绍合辑 。 本文对该版本部分新功能进行了体验和总结。 1. 数据选择界面的改进 SARscape5.6版本，所有工具的数据输入界面都如下图风格，提供三种选择数据的方式，选择数据文件、选择文本（包
电感 电感阻抗 欧姆定理： （交流电压） = （阻抗）*（交流电流） 感抗 纯电感器的阻抗，随着频率增大而增大 图 1 电感的形式 电压，电流和电感量的关系式经解析后，得到纯电感器阻抗，频率和电感量成正比。 Ｖ＝Ｌ ・ ｄｉ／ｄｔ 解析后 Ｖ0＝ｊ２πｆ ・ Ｌ 阻抗 Ｚ＝ＸL＝２πｆ ・L 对应的感抗曲线： 图 2 感抗曲线 电感器的阻
GIST是一种图像全局信息特征，能够对场景进行识别与分类。 计算方法如下： 1. 首先在4个尺度和8个方向上设置Gabor滤波器，并对图像做滤波，得到32个滤波后图像。 2. 对滤波后图像分成4*4个区域，计算每个区域内像素均值。 3. 得到4*8*4*4=512个区域均值组成的特征向量，即为Gist512特征。 mat
电源芯片布局注意事项 电源作为电路中最重要的模块，其质量好坏对于电路质量起到至关重要的作用。而电路器件布局对于其质量起到重要作用。本文总结一些电源芯片外围电路布局的注意事项 以电源芯片MP1652外围电路为例： 图 1 电源芯片的外围电路示意 布局注意事项 明确电源芯片的整体
磁珠 磁珠 磁珠，是一种抗干扰元件，滤除高频噪声效果明显，主要材料是铁氧体。 具体例子： PZ1608U121-2R01TF PZ：磁珠大电流应用系列 1608：封装大小 U:表示物料码 121：常规阻抗值的大小，121 =12*10 -2R0:额定电流大小，2R0 表示2A T:封装形式 F:环保材料 分类 插件磁珠 贴片磁珠 参数 额定电流
抽取时防止频谱混叠，就是多速率滤波的时候，把高数据率变为低数据率； 比如宽带的信号处理，因为带宽大不好处理，所以要分成许多窄带信号进行处理，频域带宽变窄等效为时域的降速抽取，从而会用到多速率滤波，用到CIC抽取
三维的组合导航。 ins和卫星的组合导航算法，基于卡尔曼滤波和eskf滤波的都有。 MATLAB源码，有kf和eskf的对比，也有单独的误差，或者输入滤波之后的位移速度等导航参数。 YID:6645673324929162hh的zy
电容的作用有很多，如隔直流、耦合、旁路、无功补偿、滤波以及构建振荡电路等，但就电容本身而言，它的结构原理却非常简单，都是由间隔以不同绝缘介质（如云母、绝缘纸、空气等）的两块金属板组成。 想要理解电容的各种作用原理，就得知道电容的特性，后续会有一篇文章讲解“电容电压为什么不
学号：2019416714 姓名：张雨露 （数字图像处理课程实验整理） 1、Matlab基本操作 1.1 清除命令窗口的显示 1.2 保存矩阵到指定文件 1.3 清除变量及其存储 1.4 读入文件 1.5 关于矩阵的一些命令 1.6 Matlab的一些常用命令 1.7 一些注意事项 2.图像处理
InSAR处理中，从SAR数据中生成的干涉图往往会有一些噪声，可通过空间滤波的方式减少这些噪声的影响。 SARscape主要 提供了三种滤波方法： - Adaptive 这种方法适用于高分辨率的数据（如TerraSAR-X或COSMO-SkyMed） - Boxcar 使用局部干涉条纹的频率来优化滤波器，该方法尽可
在干涉处理中，滤波后的干涉图（_fint）是得到的一个中间结果，通过分析典型的滤波后的干涉图，可以初步发现一些形变位置，不过，中间结果的干涉图往往是SAR坐标系的，和地理坐标系的图像地物方向相反，判读或者展示的时候不是很直观，如下图即为SAR坐标系的干涉图： 图 SBAS处理中得到的其中一对像对
本笔记为网络资料学习笔记，NR-中值滤波、多级中值滤波、多级中值混合滤波、加权中值滤波、中值有理混合滤波_哔哩哔哩_bilibili 中值滤波 MF 多级中值滤波 MMF 多级中值混合滤波 MMHF(Multistage Median Hybird Filters) 加权中值滤波 WMF 每个点乘以对
滤波去噪 matlab滤波去噪的三种方法 移动平均法的方法原理 滑动平均法（moving average）也叫做移动平均法、平均法、移动平均值滤波法等等，是一种时间域思想上的信号光滑方法。算法思路为，将该点附近的采样点做算数平均，作为这个点光滑后的值。 一般窗口为对称窗口，防止出现相位偏差。窗
原因一:三个参数使得调节难度骤增。 如果PI调节有x*x种可能组合，那么PID就有x*x*x种可能组合。 原因二:PI控制往往能取得较好效果。 实际过程大多可用过阻尼非震荡过程描述，因此如果参数整定合适，PI控制就可以取得较好效果。 原因三:微分环节容易引进高频测量噪声。 微分环节的传递
在实际工程中采集的许多数据都需要滤波、这里参考查阅了网上资料，总结了常用的滤波算法，原文链接见文章结尾处。 1、限幅滤波法 名称：限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A，则
转载：https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/50634652 高斯滤波高斯分布又叫正态分布， 图像滤波之高斯滤波（Gauss filter）概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量（比如噪声）滤去，起到图像平滑作用。 高斯
matlab中的函数定义方法有两种，可以将实现文件写在与函数名同名的脚本文件中，例如getMax()函数就放在getMax.m中实现： % 文件名：getmax.m function m = getmax(x, y, z) %GETMAX 获取最大值 % 返回值m就是最大值 % x第一个参数 % x第二个参数 % x第三个参数 m = x; if
均值卷积： void blur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, // 卷积窗口大小 Point anchor = Point(-1,-1), // 锚点（即处理的像素位于kernel的位置） int
继上一篇实现了Joan Sola大神的ESKF之后，就想着举一反三，也实现一下EKF算法，因此就研究了一下深蓝学院的《多传感器融合定位》算法中基于导航信息的滤波算法，同时对算法进行代码实现。先附上两张效果图（看起来跟前一篇文章ESKF的差不多）。 下面对
using System.IO; using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq; static public int SampleRate = 2000;//单位值HZ struct myData { public int x; //峰的X值 public double y; //峰的Y值 } private
理论的话我就不写了，论文一大堆 由最基础的贝叶斯估计开始介绍，再引出蒙特卡罗采样，重要性采样，SIS粒子滤波，重采样，基本粒子滤波PF，SIR粒子滤波，这些概念的引进，都是为了解决上一个概念中出现的问题而环环相扣的。 下面是自己学习的matab源码，研究了也有一年多 A
