随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重随机样本近似相 应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似, 所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。
上传时间： 2014-09-10
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本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型，然后在分析了非线性滤波的基础上，引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匿乏、滤波性能不高、实时性差等问题。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：zhangliming420
针对线性混合信号盲分离时，源信号概率密度与激活函数难以确定时（尤其是源信号中既含超高斯信号，又含亚高斯信号时），依据信号pdf的一种测度--峭度，自适应的确定激活函数，实现信号的盲分离，是一种基于峭度开关的盲分离算法。
上传时间： 2014-07-23
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０７年的一个ＩＥＥＥ文献．传统的snake是确定一组参数来调整内外力的平衡，本文应用非参数snake把获得参数这一困难的问题转化为求边界的一个好的概率密度估计问题
上传时间： 2016-03-08
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粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上，本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计，然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。在实验中，针对非线性程度不同的两种系统，分别采用五种粒子滤波算法进行实验。结果证明，本文所提出算法的各方面性能都明显优于其他四种粒子滤波算法。
上传时间： 2013-12-23
上传用户：hzy5825468
一个报童从报刊发行中心订报后零售，每卖一份报纸可赚钱a元；若报纸卖不出去，则退回发行处，每退一份要赔钱b元。每天报童卖出的份数是随机的，但报童可以根据以往卖报情况统计得到每天卖k份报纸的概率密度p(k)。 （1） 求报童每天期望收益达到最大（或损失达到最小）的定报量z。 （2） 改变参数a/b的值，观察订报量的最优值变化，画出变化曲线。 试画出仿真流程图，进行程序实现，并对仿真结果进行分析。
上传时间： 2016-07-29
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随机遍量的产生程序说明： 1 功能：该程序目的是要能够产生包括均匀分布，指数分布，瑞利分布和正态分布的随机变量。本人制作的应用程序可以方便地实现上述功能（暂定点数<10000，如有特殊要求，可以方便调整）。本应用程序将产生之数据存在用户指定的文本文件当中，用记事本可以方便察看和保存。同时，应用程序绘出了随机变量的大致概率密度函数图，这有助于用户直观地判断随机变量类型的正确性。 2.操作方法： 2.1 在应用程序中输入要产生地随机变量点数，并选择随机变量类型 2.2 按“确定”产生数据 2.3 按“输出到文件”保存产生的数据（用户可以指定文件存放的位置和文件名） 3. 随机变量的产生原理：反变换法（可以参见以下文献之P438-P447） 徐利治主编 现代数学手册 随机数学卷/《现代数学手册》 武汉：华中科技大学出版社 2
上传时间： 2013-12-30
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parzen窗法，功能是根据样本进行概率密度函数估计。实现了对正态分布概率密度函数和均匀分布双峰概密函数进行估计
标签： parzen
上传时间： 2014-01-15
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模式识别课件 当预先不知道类型数目，或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时，为了确定分类器的性能，可以利用聚类分析的方法。
标签： 模式识别
上传时间： 2014-01-09
上传用户：小鹏
ERF函数的原代码,erf(x)=(2/根号下派)*(exp(-z方)对z积分，积分下限是0，上限是x)，误差函数从形式上很像正态分布的分布函数Φ(x)，是对一个形如正态分布的概率密度函数做变上限积分的结果；
上传时间： 2014-07-01
上传用户：wangzhen1990
