Cramer-Rao不等式是统计学与信号处理领域中的重要理论，为参数估计的精度设定了下限。它广泛应用于通信系统、雷达技术及图像处理等领域，帮助工程师优化算法设计，提升系统性能。通过深入理解Cramer-Rao界限，您将能够更准确地评估不同估计方法的有效性，从而在噪声环境中实现更优的数据恢复与分析。我们提供了24个精选资源，包括教程、案例研究和实验代码，助力您的专业成长和技术突破。
We present a particle filter construction for a system that exhibits
time-scale separation. The separation of time-scales allows two simplifications
...
📅 2016-01-02
👤 fhzm5658
％ PURPOSE : Demonstrate the differences between the following
％ filters on a simple DBN.
％
％ 3) Particle Filter (PF)
％ 4) PF with Rao Blackwellis...
📅 2016-01-07
👤 cjf0304
跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究，本文在系统分析传统粒子滤波理论与应用问题的基础上，重点研究了基于跳变马尔可夫状态空间模型的粒子滤波算法。针对混合系统在二维离散状态情形下的混合状态估计问题，给出了基于Rao-Blackwellised粒子滤波的二维离散状态与连续状态的同步估计算法，一定程度...
📅 2013-12-12
👤 qb1993225
采用网格地图SLAM算法，基于Rao-Blackwellized的粒子滤波器...
📅 2013-12-18
👤 semi1981
