3.1 引言 3.2 自适应横向滤波器 3.3 自适应格型滤波器 3.4 最小二乘自适应滤波 3.5 自适应滤波的应用

哈尔滨工程大学：【学术论文 - 人工智能基础】水下机器人自适应卡尔曼滤波技术研究

一、DFT(离散付里叶变换) 二、FFT算法 三、FIR滤波器 四、IIR滤波器 五、自适应滤波器

【机器学习】基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法

• 数据压缩 • 数字滤波 • 基线修正 • 小波变换和自适应系统

综合考虑冷轧厚度计型AGC(automatic gauge control)控制对象模型的渐变性以及在低速轧制时大时延引起的厚度反馈较大时滞,提出一种冷轧厚度计型AGC控制的改进方法来减弱这些系统不确定性和厚度反馈时滞带来的不利影响.推导出针对任意阶对象的增益自适应调节律,并给出了在保证系统鲁棒稳定条件下的控制器和滤波器参数选取原则.仿真结果证明这一新方法可有效地抑制干扰,而且在对象参数摄动时系统具有鲁棒稳定性

第8章运动目标检测及测速 8.1多ト勒效应及其在雷达中的应用 8.2动目标显示雷达的工作原理及主要组成 8.3盲速、盲相的影响及其解决途径 8.4回波和杂波的频谱及动目标显示滤波器 8.5动目标显示雷达的工作质量及质量指标 8.6动目标检测(MTD 8.7自适应动目标显示系统 8.8速度测量

1、模糊控制器与卡尔曼滤波器的比较 2、实时目标跟踪系统 3、模糊控制器的工作原理 4、卡尔曼跟踪与模糊跟踪仿真 5、自适应FAM

针对海底集矿机采矿环境图像,采用分段线性变换提高图像细节,中值滤波去除悬浮物干扰.利用形态学抗噪声梯度算子提取地形和障碍物轮廓,并用分段线性拟合计算出地表亮度变化率.根据表面亮度变化特征判断障碍物类型,采用自适应形态学对轮廓进行细化与连接.通过障碍投影变换计算出障碍物的距离、高度和宽度等信息.对陆地图像进行了分析,证明位置、高度和坡度等参数计算的可行性.利用上述方法对深海底的图像进行处理,不仅保留了边界信息,且提高了抗干扰能力和抗边界间相互影响能力,可有效识别深海底地形和障碍物,得出位置和形状等参数,可以为集矿机避障系统信息融合技术提供可靠数据

针对电机驱动系统进行了基于有限时间控制器的结构/控制一体化设计.针对电机驱动系统跟踪控制问题，采用有限时间收敛方法设计了跟踪控制器.考虑系统状态信息不可测的情况，设计了有限时间滤波控制器，在估计系统速度信息的同时实现了有限时间跟踪控制.为进一步提升系统控制性能，考虑结构与控制之间存在的耦合问题，对电机驱动系统进行结构/控制一体化设计.首先针对电机驱动系统设计了同时考虑结构优化和控制器优化的一体化性能指标.所设计一体化性能指标能够在满足控制性能要求的同时，得到所能驱动的最大负载.同时优化系统的结构参数与控制器参数能够使控制系统达到全局最优，从而取得良好的控制效果.随后，采用嵌套优化策略对电机驱动系统的一体化设计问题进行简化，采用自适应步长的布谷鸟搜索算法对控制器参数优化问题进行求解，得到了一体化最优解.通过数值仿真验证了所提方法的有效性