数字处理及显示技术专辑 106册 913M数据融合技术及其应用 282页 7.5M.pdf
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上传时间： 2014-05-05
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无源定位中的数据融合的应用，主要内容是数据融合，数据关联，航迹关联，用的方法有测向定位，时差定位
上传时间： 2017-05-20
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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
简单的数据融合，背景是煤矿专业的学生接触到的，地下的数据融合。 无线传感网中的数据融合
上传时间： 2019-11-06
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大数据融合及应用(经典)
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-13
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人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-13
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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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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本文以数据融合理论为基础，进行情报雷达的数据融合系统的设计与实现。系统主要包括数据配准、数据关联、目标状态估计几个方面。在系统的数据配准中，首先进行坐标变换，然后采用主站雷达测量坐标系下的误差线性化方法进行系统误差估计。通过仿真表明，利用误差修正可以抑制随机噪声，较为准确地估计各雷达站的系统误差。在系统的数据关联部分，本文将动态分区与整体相关思想相结合进行航迹相关，减小了关联数据量，并大大降低了误相关率，提高了系统的实际应用能力。同时采用灰色关联的思想，有效地利用雷达提供的数据而尽量避免对融合系统的影响，很好地解决两坐标雷达观测数据的融合问题。在跟踪维持部分，文中利用“模糊相似”很好地进行航迹起始，并采用序贯滤波和灰色理论解决融合中出现的异步和异质数据的问题，使主副站航迹更好地进行融合。除了原理的叙述外，在C+ Builder环境下，采用本文方法进行了多情报雷达的航迹综合仿真。本文提供了很好的数据融合实现的思路和流程，并可以在实际系统中很好地应用。关键词：数据融合航迹综合误差修正数据关联动态分区整体相关模糊相似灰色系统理论优势分析序贯滤波
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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（1）介绍了模拟电路故障诊断技术发展和现状，对现有的主要诊断方法以及近年来先进的神经网络理论和技术以及数据融合技术在模拟电路故障诊断领域中的应用进行了简单的论述（2）对神经网络方法的基本原理及其在模拟电路故障诊断中的优势进行了详细的介绍，包括神经网络的分类和神经网络的学习规则。详细说明在电路故障诊断中应用最广泛的BP神经网的设计、训练和测试方法，并对一个两级RC耦合放大器电路例进行了测试、神经网络训练和诊断。（3）介绍了数据融合技术的概念、优缺点、基本方法及其在各个领域的应用情况。然后对于数据融合具体方法，着重研究了 Bayes统计融合方法Dempster-Shafer证据理论融合方法以及模糊集理论融合方法。最后采用基于待定系数法的隶属度构造法以及模糊融合的方法对实例电路进行了故障诊断。（4）提出了一种新的利用包含元件直流特性信息的静态工作点电压和包含元件交流特性信息的不同频率激励下输出电压峰值与输出电压峰值的比值两类信息进行数据融合诊断的方法，保证故障信息量的同时降低了获取难度，应用模糊数学的理论，通过模糊变换将两类故障信息通过两个神经网络诊断得出的故障求属度进行决策层的数据融合，较好的解决了了单神经网络诊断信息量不足，由于电路元件互相影响而产生的故障诊断不确定性的问题以及待融合故障信息隶属度获取困难的问题，使得诊断准确率得到较为明显的提高本文提出的基于数据融合和神经网络的方法可以实现对模拟电路的故障进行准确实时快速诊断，具有一定的实用价值。关健词：模拟电路；数据融合；神经网络；模糊集理论
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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