图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。（滤波就是要去除没用的信息，保留有用的信息，可能是低频，也可能是高频）
滤波一词借用于频域处理。本意是指信号有各种频率的成分，滤掉不想要的成分，即为滤掉常说的噪声，留下想要的成分，这既是滤波的过程，也是滤波的
转载
2024-07-09 09:34:05
43阅读
常用滤波算法图像滤波算法均值滤波中值滤波 惭愧惭愧，这是本人第一次写博客，文笔一般，书写过程中难免出现一些语病与格式问题，大家多担待，有问题望指出一同探讨。我还是一名学生，主要研究基于深度学习的图像处理以及遥感影像全极化SAR的处理，经常所用程序语言为Python和Matlab，并涉及tensorflow深度学习框架以及Linux系统的使用，在今后的博客中，本人将经常分享此类方面的基础知识。能力
转载
2024-03-04 09:50:45
32阅读
# Java中的GPS粒子滤波算法
粒子滤波是一种用于处理不确定性状态估计的贝叶斯滤波方法，经常被应用于机器人定位、目标跟踪和导航领域。在GPS定位场景中，粒子滤波能够有效地整合传感器信息，改善定位精度。本文将介绍粒子滤波的基本原理，并通过Java代码示例展示其在GPS定位中的应用。
## 1. 粒子滤波的基本概念
粒子滤波的核心思想是使用一组“粒子”来表示目标状态的概率分布。每个粒子都有其
# Java GPS定位滤波
GPS定位是目前广泛应用于车载导航、移动应用等领域的一种定位技术。然而，由于GPS信号受到建筑物、树木、云层等因素的影响，导致定位结果可能存在一定程度的误差。为了提高GPS定位的精度，可以通过滤波算法对GPS定位数据进行处理，消除误差，从而得到更加准确的定位结果。
## GPS定位滤波算法
常用的GPS定位滤波算法包括卡尔曼滤波、差值滤波、加权滤波等。其中，卡尔
原创
2024-04-18 06:35:15
27阅读
卡尔曼滤波与航迹融合 文章目录卡尔曼滤波与航迹融合前言一、航迹数据仿真二、卡尔曼滤波器1.举例说明2.卡尔曼滤波算法.3.航迹融合4.实验过程及结果总结代码 前言这是我雷达信号处理课的一个作业,有些知识我也是新学的,原理也不是很懂. 所谓的航迹融合,就是将各传感器或者雷达扫描到的目标位置进行融合处理,使目标位置信息更加稳定可靠.以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、航迹数据仿真在进行航迹融合
转载
2024-09-06 14:18:00
197阅读
在处理“java gps轨迹高斯滤波处理”的过程中，我们需要对 GPS 数据进行平滑处理，以消除因信号噪声导致的误差。高斯滤波是一种常用的平滑处理手段，通过对数据进行加权平均，可以有效滤除噪声，从而获得更加准确的轨迹数据。
## 问题背景
随着智能手机和 GPS 设备的普及，GPS 轨迹的数据获取变得非常容易。然而，因环境因素（如建筑物遮挡、气象变化等）导致的 GPS 信号噪声，使得轨迹数据的
卡尔曼滤波器英文kalman filter这里介绍简单的，只有一个状态的滤波器卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中，但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中为什么要用kalman filter处理时间序列假设我们有100个时间点的数据，这个数据就是分别在100个点观测出来的结果。对于每一个时间点的数据，获取的方法有两个：第一个就是观测，但是测量的结果不一定准确，可能受限于测量仪器的精
转载
2023-12-30 16:53:00
48阅读
当然我也只飞了两次，然后就很惨烈了。在院子里的GPS的信号应该是不够的。之前弄pixhawk，只是绿灯在闪，你没法起飞的，苍穹四轴是让你切到比如定高模式，就是不需要GPS的模式再解锁起飞的，你虽然解锁了，但是它GPS确实还没有锁定啊，你就算切回定点模式再起飞，那它实际还是定高，所以你飞Pixhawk两次都是在飘，在飘不是因为你之前理解的GPS飘，而是真的没有GPS。这次我在FCfly上用无名给的G
转载
2024-10-24 07:22:43
37阅读
在现代定位技术中，GPS（全球定位系统）是一个不可或缺的部分。随着大数据和物联网的发展，准确地获取并处理GPS数据变得尤为重要。卡尔曼滤波是一种用于估计线性动态系统状态的数学工具，可以有效提高GPS定位精度。在本文中，我们将详细记录如何在Python中实现GPS数据的卡尔曼滤波，提供从协议背景到逆向案例的全面分析。
### 协议背景
在GPS定位系统中，实时数据获取和处理通过多个协议实现，通常
# GPS与卡尔曼滤波：Python实现
## 引言
在当今时代，GPS（全球定位系统）在导航、自动驾驶、无人机飞行等领域起着至关重要的作用。然而，GPS信号常常受到噪声和外部因素的干扰，导致定位精度下降。为了提高定位精度，我们可以借助卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法。本文将探讨GPS定位中的卡尔曼滤波，提供Python实现示例，并绘制相关状态图和类图，以便更好地理解其工作原理。
原创
2024-08-02 04:17:14
251阅读
前面讲到DeepSORT的核心工作流程：（DeepSORT工作流程） 预测(track)——>观测（detection+数据关联）——>更新 下面我们来看一下算法具体的实现细节吧~主要涉及到卡尔曼滤波怎么进行的预测、如何的进行数据关联一、卡尔曼滤波
转载
2023-11-11 09:45:49
145阅读
最近有需求，需要对某些特殊的数据抖动进行处理，开始使用了一些算法，效果不太显著。后面使用了卡尔曼滤波算法，完美解决了问题。关于卡尔曼滤波大多数现代系统都搭载上数量众多的传感器，它们通过传感器返回的一系列测量数据来估算一些有用的信息。例如，我们生活上的GPS接收器就是提供位置和速度的装置，它估算的位置和速度就是我们需要的有用数据，而不同时刻的卫星数据就是一系列的测量数据。对于一个跟踪和控制系统来说，
转载
2023-12-05 20:52:43
108阅读
GPS位置卡尔曼滤波Python技术研究
GPS位置卡尔曼滤波是一种用来提高卫星定位精度的技术，通过优化位置估计，降低了因为环境或设备误差带来的影响。在这里，我们将详细记录如何使用Python实现这一技术，流程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署及最佳实践。
## 环境预检
在进行开发之前，我们需要确保系统环境的兼容性。首先，我们可以通过下面的四象限图来分析不同系统的支持情况
GPS接收机空时抗干扰算法时域滤波，实质上利用的是时域的相关性，时域有相关性，相关性是周期性的拓展，滤波的实质是让信号同相叠加，而噪声是相位随机叠加，从而达到增大信噪比的效果。而空域滤波，阵列信号，针对不同方向的信号，不同的入射角则会引起不同的空间频率。信号s，输出X = s+n空时处理 $y = W^HX$输出信干噪比为SINR = WHR_sW/(WHR_nW)其中$R_s$是GPS信号的协方
转载
2024-05-16 20:40:14
164阅读
根据论文中的要求，我们所需要的经度纬度和高度来自GPS信号的中的GPGGA的数据。所以
原创
2022-10-10 15:24:39
216阅读
一、限幅滤波法 设定两次采样允许的最大偏差为A 如果（本次值-上次值）的绝对值大于A，则本次值无效，用上次值代替本次值 如果（本次值-上次值）的绝对值大于A，则本次值有效，采用本次值import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
转载
2023-06-21 15:49:41
196阅读
OpenCV中实现了粒子滤波的代码，位置在c:\program files\opencv\cv\src\cvcondens.cpp文件，通过分析这个文件，可以知道库函数中如何实现粒子滤波过程的。首先是从手册上拷贝的粒子滤波跟踪器的数据结构：typedef struct CvConDensation
{
int MP; // 测量向量的维数： Dimension of measu
转载
2024-08-29 15:34:54
19阅读
卡尔曼滤波(2016.8.4)卡尔曼滤波，也常被称作线性二次估计(LQE)，是一种使用一段时间内的观测数据，其中观测数据中包含统计噪声和其他不确定性，来估计未知变量的值的方法。它比一般的基于单次测量的方法更加精确，因为它使用了Bayes来估计每个时间点上的联合概率分布。这个方法以 Rudolf E. Kálmán命名，他是这个理论的主要贡献者。卡尔曼滤波器适用很广……算法的实施过程分两
我们假设有一辆运动的汽车，要跟踪汽车的位置 p 和速度 v，这两个变量称为状态变量，我们使用状态变量矩阵 来表示小车在 t 时刻的状态，那么在经过 Δt 的时间之后，当前时刻的位置和速度分别为： &nb
转载
2023-07-12 14:04:12
269阅读
一、整体把握目标在每帧中的轨迹状态是如何表示的？ 作者用8维向量[u,v,r,h,x’,y’,r’,h’]来表示目标所处的轨迹状态， u,v,r,h分别对应目标的中心坐标、r是长宽比、h是高。而x’,y’,r’,h’这四个参数代表目标对应的运动速度（可将其看成前四个参数分别的运动数据）。该轨迹向量同时提供了目标在当前帧的bbox信息以及bbox的运动信息，为预测bbox下一帧可能的位置提供了数据
