MATLAB带通滤波器程序

本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术，针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法，包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。内容简介本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法,包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法流形粒子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给出了基于DsP和FPGA的粒子滤波算法实现方法。本书可供高等院校电子信息、自动化、计算机应用、应用数学等有关专业高年级本科生和研究生,以及从事控制科学与工程、信号与信息处理领域的工程技术人员和研究人员参考阅读。图书在版编目(CIP)数据粒子滤波算法及其应用/朱志宇著.一北京:科学出版社,2010.6ISBN978-7-03-027611-7I.①粒…Ⅱ.①朱…Ⅲ.①非线性控制系统Ⅳ,①O231.2中国版本图书馆CIP数据核字(2010)第08821号责任編辑:孙芳王志欣/责任校对:陈玉责任印制;赵博/封面设计:耕者设计工作室學☆出版北京东黄城根北街|6号邮攻编码:100717http://www.sciencep400酉卹剩厂印刷科学出版社发行各地新华书店经销2010年6月第版开本;B5(720×10002010年6月第一次印刷印张:163/4印数:1-3000字数:324000定价:48.00元(如有印装质量问题,我社负责调换)前言粒子滤波又称序贯蒙特卡罗方法,是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估计的统计滤波方法,它依据大数定理,采用蒙特卡罗方法来求解贝叶斯估计中的积分运算。粒子滤波算法首先依据系统状态向量的经验条件分布在状态空间产生组随机样本的集合,然后根据观测量不断地调整粒子的权重和位置,通过调整后粒子的信息修正最初的经验条件分布。当样本容量很大时,这种蒙特卡罗描述就近似于状态变量真实的后验概率密度函数。粒子滤波适用于任何能用状态空间模型表示的非高斯背景的非线性随机系统,它完全突破了传统的 Kalman滤波理论框架,对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制,可适用于任何非线性系统,精度可以逼近最优估计,是一种很有效的非线性滤波技术,可广泛应用于数字通信、金融领域数据分析、统计学、图像处理、计算机视觉、自适应估计、语音信号处理、机器学习等方面。粒子滤波算法是现代信号与信息处理学科和统计模拟理论之间的交叉学科,其研究有着重要的理论意义和现实价值,随着计算机性能的迅速提高,这方法日益受到人们的关注。近年来,从解决粒子退化和粒子多样性丧失、提高算法实时性和鲁棒性、降低计算复杂度等角度考虑,国内外学者广泛开展了粒子滤波研究。本书系统总结了近年来粒子滤波的研究成果,针对粒子滤波算法的缺点提出了若干种改进算法,包括基于微分流形的粒子滤波算法、基于人工鱼群的粒子滤波算法、基于神经网络的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法等;广泛探讨了粒子滤波算法的各种应用,给出了粒子滤波算法的硬件实现方法在本书编撰过程中,作者研读了大量文献,参考融合了国内外专家、学者们在相关领域的硏究成果,在此,对他们表示衷心谢意!王建华教授、姜长生教授、张冰教授对本书的编写工作提供了很多宝贵意见,杨官校、李冀、皇丰辉、刘炜、薄超等同学编制了书中的仿真程序,赵成、苏岭东、姜威威等同学绘制了书中的部分图表。在此,向参与和关心本书编写工作的各位同事和同学表示真诚的感谢本书的出版得到了江苏省高校自然科学基金(项目编号:06KJB510030)和中国船舶行业预研基金(项目编号:3.1.5)的资助。由于作者学术水平有限,书中难免存在不妥之处,殷切期望广大读者批评指正。作者2010年3月目录前言第一篇粒子滤波算法第1章绪论1粒子滤波的发展和应用……··d·············.41.2粒子滤波的缺点和现有的解决方法4第2章 Kalman滤波理论2.1标准 Kalman滤波算法R-y滤波器102.3EKF滤波算法24 MVEKF算法142.5UKF算法D春看曲。·鲁b·····。音·看自。··非自b。非…………15第3章从贝叶斯理论到粒子滤波…193.1动态空间模型3.2贝叶斯估计理论203.3蒙特卡罗积分………·.·日···↓..··":·.·“.···香。·。着非●自·223.4序贯蒙特卡罗信号处理2435粒子滤波27第4章基于重要密度函数选择的改进粒子滤波算法334.1GHPF…………………………………………………334.2 EKPF354.3 UPF374.4 IMMPF算法…………384.5二阶中心差分粒子滤波…………404.6基于 Stiefel流形的粒子滤波器研究434.7混合退火粒子滤波器研究45IV粒子滤波算法及其应用第5章基于重采样技术的改进粒子滤波算法最自自自485.1重要性重采样粒子滤波器………485.2基于MCMC的粒子滤波……495、3AVPF……………525.4 RPF∴…545.5核K-粒子滤波算法(KPF)5.6基于权值选择的粒子滤波算法…575.7线性优化重采样粒子滤波算法5.8基于 Stiefel流形和权值优选的粒子滤波器( SM-WSPF)研究605.9基于 Stiefel流形和线性优化重采样的粒子滤波器( SM-LOCR-PF)研究615.10其他常用的重采样方法621仿真分析第6章基于智能优化思想的粒子滤波算法6.1GPF算法…………………736.2 PSO-PF算法p·普·日···曹·。昏鲁··甲啊·。··中日中··串自自·事6.3 AFSA-PF算法6.4AIPF算法鲁音·鲁甲··鲁曹·自·即………906.5仿真分析97第7章基于神经网络的粒子滤波算法……1027.1基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波( NNWA-PF)算法…1027.2基于神经网络的重要性样本调整粒子滤波( NNISA-PF)算法1057.3仿真分析……109第8章APF算法音·自·普自自自非●·P,自自··自··非鲁自单最自自音自自自·4非鲁备自音。非·鲁音。··音鲁1148.1似然分布自适应调整1148.2样本数APF8.3改进APF…1188.4APF的仿真分析…119第9章其他粒子滤波算法1269.1免重采样粒子滤波1269.2MPF……………………………………………………132目录9.3分布式粒子滤波134第二篇粒子滤波算法的应用第10章粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用……1390.1基于贝叶斯理论的目标跟踪技术…………………13910.2机动目标的运动模型……14010.3多目标跟踪中的联合概率数据关联方法14210.4非线性、非高斯条件(闪烁噪声)下的机动目标跟踪14510.5基于粒子滤波和JPDA的多目标跟踪数据关联算法10.6仿真实验…150第11章粒子滤波应用于语音信号增强………16111.1语音增强技术………………………………………16111.2TVAR模型11.3基于GPF的语音增强算法11.4语音信号增强仿真实验…I68第12章粒子滤波应用于传感器故障诊断e早看值·看…………17212.1故障诊断的方法…17212.2传感器故障诊断的基本原理…17412.3应用粒子滤波进行故障诊断鲁番“·.····.;·4···17712.4仿真实例分析180第13章粒子滤波算法在人脸跟踪中的应用19013.1人脸跟踪介绍…………………19013.2跟踪算法相关理论基础·19313.3基于直方图的坞值偏移人脸跟踪算法·19613.4基于直方图的粒子滤波人脸跟踪算法20113.5基于椭圆拟合的人脸跟踪算法…20613.6基于流形的人脸跟踪算法p音直最看·鲁鲁··息·翟·唱备售暴4鲁售聊鲁20713.7人脸跟踪仿真…………鲁电210第14章粒子滤波在倒立摆控制系统中的应用21614.1引言21614.2倒立摆控制系统模型216粒子滤波算法及其应用14.3基于神经网络的倒立摆控制系统研究∴21914.4粒子滤波优化神经网络倒立摆控制仿真…22第15章基于DSP实现的粒子滤波算法……22515.1FBPF算法鲁t·息鲁鲁∴22515.2基于硬件实现的改进FBPF算法…22715.3实现改进FBPF算法的DSP···→·········:·..··.·;····..·········22815.4改进FBPF算法DSP实现的软件环境…23015.5改进FBPF算法的软件仿真与DSP实现…23115.6基于改进FBPF算法的GPS导航系统设计237第16章基于FPGA的粒子滤波算法实现∴24116.1基于FPGA的改进FBPF算法的总体设计∴…241l16.2FPGA简介…24216.3改进FBPF算法的软件仿真与FPGA实现245参考文献…:a4a....············.··.··········253第一箭粒子滤波算法

NeHe的全部48个OpenGL例子，内有详细注解，十分值得收藏。本人将48个例子（除了第35个例子，用了Qt5的视频），全部编译生成了执行程序大家可以运行看看有没有自己想学的。

【实例简介】Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

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(1)背景：企业报刊订阅管理系统(2)主要实现以下功能：1)录入功能：对于管理员，包括新用户信息和新报刊信息的录入功能，信息一旦提交就存入到后台数据库中；录入订阅人员信息、报刊基本信息；普通用户自行登录进行修改一些个人信息。2）登录功能：登陆系统为身份验证登录。分为管理员登录和一般用户登录。分别通过不同的用户名和密码进入报刊订阅管理界面。3)订阅功能：订阅人员订阅报刊（并计算出其金额）；4)查询功能：用户可以查询并显示自己所订阅的信息；管理员可以按人员、报刊、部门分类查询。查询出的信息显示在界面上。5)统计功能：管理员可以按用户、部门、报刊统计报刊的销售情况，并对一些重要的订阅信息

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