PCA算法.pdf(主成分分析 ( Principal Component Analysis ， PCA ))

运动学自行车模型和动力学自行车模型 在简要了解了PID控制以后，我们就要接触一些现代的控制算法。在了解高级的车辆控制算法之前，掌握车辆运动模型是非常有必要的。车辆运动模型就是一类能够描述我们的车辆的运动规律的模型。

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

计算二值图像分形维数的matlab小程序

【实例简介】本书共16章，分为4篇，详细讲解了使用各种软件和平台进行音、视频多媒体编程的技术，以案例为对象展示实现过程、分析技术难点。主要内容包括软件Visual C++2005的开发技术、DirectSound开发音频、DirectShow/VFW开发视频、MMX/SSE进行多媒体汇编编程、DM642 DSP进行音视频算法优化和主流视频算法MPEG-4/H.264的编码原理及工程实践。本书系统地介绍Visual C++ 2005进行流媒体编程的基本思路和方法，采用案例为主的叙述方式，将大量的技术理论融入具体的案例剖析中。采用的案例均来源于作者实际开发工作，具有很好的实用价值，可以帮助读者在开发中进行参考或直接应用。 第1篇 开发基础 1 第1章 数字音视频开发技术基础 3 1.1 数字音视频基本概念 4 1.1.1 数字音频技术基础 4 1.1.2 各种数字音频文件格式基础 4 1.1.3 视频的相关基础概念 8 1.1.4 常见的视频文件格式 8 1.2 数字音视频数据的编解码技术 10 1.2.1 音频数据的编解码 11 1.2.2 视频数据的编解码 13 1.2.3 音视频编码的相关标准 13 1.3 音视频处理平台的选择 15 1.3.1 个人多媒体计算机 15 1.3.2 嵌入式处理器ARM 16 1.3.3 数字媒体处理器DSP 16 1.4 音视频开发的典型应用 16 1.4.1 个人消费类电子产品 16 1.4.2 公共领域的音视频应用 18 1.5 常用音视频开发工具 21 1.5.1 DirectSound音频开发 21 1.5.2 DirectShow视频开发 21 1.5.3 DSP CCS算法开发 22 1.6 本章小结 23 第2章 Visual C++ 2005开发基础 25 2.1 Visual C++ 2005新增特性 26 2.1.1 句柄（Handles） 26 2.1.2 类型的声明 26 2.1.3 对代码编辑的改进 27 2.2 VC能做的事情 27 2.2.1 生成传统的控制台应用程序 27 2.2.2 生成基于MFC的应用程序 32 2.2.3 生成静态链接库 40 2.2.4 生成动态链接库 41 2.3 利用向导完成基本开发 46 2.3.1 生成应用程序 46 2.3.2 生成应用库LIB/DLL 53 2.4 MFC编程基础 56 2.4.1 Windows消息与事件 56 2.4.2 消息与事件的响应 63 2.4.3 常用消息 66 2.5 基于对话框的编程 68 2.5.1 创建和编辑对话框 68 2.5.2 对话框种类 75 2.6 常用控件使用技巧 79 2.6.1 按钮类控件的使用 80 2.6.2 文本可编辑类控件的使用 81 2.6.3 静态类控件的使用 82 2.6.4 其他控件 83 2.7 Visual 2005开发技术资源 84 2.7.1 MSDN在线帮助 84 2.7.2 丰富的网络资源 86 2.8 Visual 2005开发的常见问题 86 2.8.1 如何使用volatile和const_cast 86 2.8.2 如何构造unicode版本的程序 87 2.8.3 如何使用.def文件 87 2.8.4 如何正确编写Win32 DLL 87 2.8.5 如何编写和使用资源DLL 88 2.8.6 如何实现对话框的数据交换 88 2.9 本章小结 89 第2篇 音频开发 91 第3章 DirectSound开发基础 93 3.1 Microsoft DirectSound SDK 94 3.1.1 比较DirectSound与DirectMusic 94 3.1.2 DirectSound SDK能做什么 95 3.1.3 如何获取DirectSound SDK 96 3.1.4 DirectSound SDK的基本结构 98 3.1.5 Directsound SDK安装 100 3.1.6 选择最适合用户的DirectSound SDK 100 3.1.7 用DirectSound进行编程的必要步骤 102 3.2 DirectSound的详细使用方法 103 3.2.1 DirectSound设备对象 104 3.2.2 DirectSound缓冲区对象 107 3.2.3 使用WAV数据 114 3.2.4 使用音效 116 3.3 开发环境配置 118 3.3.1 Visual C++基本开发环境配置 119 3.3.2 DirectSound应用程序的开发环境配置 119 3.3.3

matlab 语音信号分帧函数 enframe.m 对语音信号进行分帧

本文为2015年全国大学生电子设计竞赛专题系列的第二篇文章的附件文档，主要是在准备综合测评时候，做了一下2011年全国大学生电子设计竞赛的综合测评题目，练练手，本文所提供方案仅供参考，不当之处，还请指正。原文链接http://blog.csdn.net/csdnhuaong/article/details/48023773

前部英语语法、后部英语句法，八类词综合的研究。

matlab实现图像去燥滤波锐化边缘检测，平台为MATLAB，功能：实现图像的去燥滤波锐化边缘检测

A*算法用于动态路径规划，实现功能：静态复杂环境下路径规划；简单地对地图分析并做出处理决策；动态环境下路径规划

在Linux下用Qt写的无线点菜系统。用Qt程序做出图形界面，再用SOcket和Client实现点菜系统的接收和发送。