关于使用DSP来设计多通道数据采集系统的论文。对于进行毕社或相关系统设计的同行有用处。
上传时间： 2014-01-20
上传用户：xg262122
这是多传感器数据融合的经典论文，与各位分享，切勿用作商业目的，仅作研究参考。
上传时间： 2014-01-17
上传用户：498732662
基于无味卡尔曼滤波的多传感器数据融合，采用UK方法进行采样，获得系统中未知参数的辨识。
上传时间： 2016-12-30
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用c8051f320单片机控制CC2500无线收发芯片进行多通道数据采集和无线传输
上传时间： 2017-02-25
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实现毫米波雷达与红外雷达的数据融合算法研究多传感器数据融合算法
上传时间： 2013-11-29
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基于ATEREAL EPM1270T144C5N CPLD 压力传感器数据采集原码 开发软件 Quartus II
标签： ATEREAL Quartus 1270T 1270
上传时间： 2014-01-18
上传用户：zhuyibin
VC33的多通道数据采集系统的设计与实现
上传时间： 2015-06-18
上传用户：zsuyuhu
基于C8051F的便携式多通道数据采集系统
标签： 数据采集系统
上传时间： 2022-06-20
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本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程，做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣，即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容，满足了对这些知识有需求的读者。
上传时间： 2017-05-20
上传用户：dahui83
在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
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