射频导纳物位计使用前需要标定，为满足实际界位测量要求，根据现场条件，射频导纳物位计可以采用两种标定方法：湿标法，根据实际界位变化调整仪表的输出值进行标定的方法；干标法，利用标准电容器送电容值代替实际界位变化来调整仪表的输出值进行标定的方法。1、湿标法按照规定的颜色标识通过专用连接线将变送器部分的电子单元与探 头可靠连接，中心线接探头的中心端，屏蔽线接探头的屏蔽层，地线 接外壳，电子单元接线如图1所
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2024-05-09 14:54:14
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图像配准对于运动平台（无人机，移动机器人）上的视觉处理有着极其重要的作用。配准算法的第一步通常是找到两幅图像中一一对应的匹配点对（特征点提取、描述、点对匹配），然后通过匹配点对求取变换矩阵。在图像特征点匹配之KD-Tree一文中讲了配准中第一步中的点对匹配方法，本文将集中讨论配准第二步。在获得匹配点对后，我们需要从中选取一定的匹配正确的点对计算变换矩阵，对于透射变换，需要选取4组点对，对于仿射变换
MEMS加速度计在寻北仪中的应用 高精度寻北仪是一款由高精度双轴动力调谐陀螺通过测量地球自转角速度，自主确定所附载体的真北方向值，不受外界磁场或其他环境的干扰和影响，另外它也可以结合加速度进行水平角度的测量和修正，主要应用于钻孔定向仪、钻井设备控测、海洋堪测、三维扫描仪、雷达、天线、军用车辆等领域。 主要用于快速自主确定真北方向，获得方位角度后，设备开始运动，可连续输出变化的动态倾角及方位角。ME
文件名称: Kalman下载 收藏√ [ 5 4 3 2 1 ]开发工具: Others文件大小: 309 KB上传时间: 2015-05-21下载次数: 32提 供 者: heyu详细说明：matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序-matlab program on object tracking wi
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2023-11-22 08:04:42
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卡尔曼是匈牙利当代著名数学家，Kalman滤波器源自于他的博士毕业论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理方法，它是一个时
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2017-01-01 11:47:00
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目标跟踪的kalman滤波器介绍 过kalman滤波器来估计每个时刻目标状态的大致过程为：对视频进行运动目标检测，通过简单匹配方法来给出目标的第一个和第二个状态，从第三个状态开始，就先使用kalman滤波器预测出当前状态，再用当前帧图像的检测结果作为观测值输入给kalman滤波器，得到的校正结果就被认为是目标在当前帧的真实状态。 有何问题？ 上面是大部分的做法，包
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2023-08-03 12:36:38
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一、惯性器件精度指标（理论知识）IMU精度最重要的指标是：陀螺零偏。原因： 1) 惯导系统的精度主要取决于IMU中的陀螺器件精度，而不是加速度计精度； 2) 陀螺的精度指标中最重要的又是零偏误差，它基本上决定了该惯导长时间独立工作时的误差发散速度。 但是，这里需要特别注意的是，陀螺零偏有好几种，看产品指标时一定要弄清楚是哪一种陀螺零偏指标。零偏误差类型1. 常值零偏:陀螺生产出来后就一直固定不变的
1. 前言在自动驾驶或机器人领域，我们目前接触最多的惯性器件就是MEMS了，偶尔会接触到采集车里的光纤惯导。这是我们处在这个行业所看到的情况，但其实它只是惯性领域的局部，把局部放在全局里去看，会对它有更深的理解。为了做到这一点，我们需要在横向上了解还有哪些其它的惯性器件，在纵向上了解每种器件的发展历史。2. 发展历史惯性技术的发展史，本质上就是惯性器件的发展史。惯导系统的每一次突破，都是从惯性器件
MIC：将声信号转换为电信号的器件。 目前市场上的MIC主要分为ECM与MEMS两大类型。 然而，我们今天主要讲的是ECM，即驻极体电容式麦克风。在手机应用中，其主要应用于耳机MIC电路中。其余的主副MIC则为MEMS类型。 ECM类型的MIC内部可以简单的理解为一个膜片电容与一个FET构成。当有声音传输时，会带动薄膜振动，进而使得空气间隙发生变化。改变电容量与电磁场，产生电信号，E=Q/C。 F
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2024-04-11 12:48:04
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MEMS（微机电系统）技术的不断发展，目前已经广泛应用在生物、航空、医学、航天等多领域。MEMS传感器即微机电系统（Micro-electroMechanicalSystems），是指精密机械系统和微电子电路技术结合发展出来的一项工程技术，它的尺寸一般在微米量级。 图：MEMS微机电系统示意图 MEMS传感器想要成功主要看封装技术，包括SIP（系统级封装）、WLP（晶圆级封装）、三维硅穿孔
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2024-05-05 10:47:57
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接触3D tracking一周多，学习一下kalman filters。借鉴优质博客，自己记录下来，便于总结和巩固。 ref:https://www.zhihu.com/people/huang-piao-72/posts?page=1 卡尔曼滤波器是多目标跟踪任务中的一个经典的运动模型。 1 背景
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2021-05-24 15:58:24
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# Python Kalman 平滑实现指南
在数据科学和信号处理中，Kalman滤波器是一个非常实用的工具，尤其适合从嘈杂数据中提取有用的信息。这篇文章将引导你一步一步地实现“Python Kalman 平滑”。我们会详细讨论每一个步骤，并提供必要的代码示例。
## 计划与流程
### 流程步骤表
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 03:50:01
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# Kalman平滑算法在Java中的应用
Kalman平滑算法是用于估计动态系统状态的一种高效算法，广泛应用于信号处理、控制系统以及机器人技术等领域。该算法主要通过对系统的时间序列进行递归估计，使得对当前状态的理解更加准确。本文将详细介绍Kalman平滑算法，并通过Java代码示例来演示如何实现该算法。
## Kalman滤波的基本概念
Kalman滤波的基本思想是使用状态空间模型（Sta
回声消除的基本原理就是基于自适应滤波器来消除回声，而目前流行的方法基本上都是基于NLMS自适应滤波器算法优化而来，有收敛速度慢、回声消除能力不强、无法快速跟踪回声路径变化等问题。而基于卡尔曼滤波的回声消除，在各方面则要比NLMS算法强得多，能够极大提升回声消除的效果。因此这篇文章简单介绍下怎样使用卡尔曼滤波来进行回声消除。lms filter回声消除的原理就是通过远端参考信号与进行卷积得到估计的回
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2023-10-29 23:04:51
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先列出KalMan的5个基本方程公式1: 得到过度时刻 (k|k-1) 的估计值公式2: 得到过度时刻的协方差, Q为噪声偏差值,由用户定义公式3: 估计本时刻的最优值,其中H为测量值对真实值的增益,比如假定真实值为100, 测量值为90,则测量值对真实值的增益为0.9公式4: 计算本时刻的卡尔曼增益H'是H的转置矩阵,R为估计值的偏差值公式5: 更新协方差那么做卡尔曼滤波是需要初始化
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2024-03-08 18:10:41
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# Kalman 滤波与 Python 实现
## 一、什么是 Kalman 滤波？
Kalman 滤波是一种用于估计线性系统状态的递归算法，尤其在 noisy 环境中非常有效。它的应用领域广泛，包括航天控制、机器人导航、金融市场分析等。Kalman 滤波器通过结合传感器测量值和系统动态模型推测出状态，并能持续更新这个状态。
## 二、Kalman 滤波器的基本原理
Kalman 滤波器的
%new strapdown program 08_9_26%%%% simulate the quite state, change the error source to observe the%%%% influence;cle
原创
2022-10-10 16:08:24
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在本文中，我们将深入探讨“Java Kalman 滤波”的实现与应用。这是一种在动态系统中使用的算法，主要用于数据的平滑和噪声的消减，尤其在信号处理和估计问题上表现出色。以下是我们的章节安排，涉及背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
## 背景描述
Kalman 滤波器最初由鲁道夫·卡尔曼（Rudolf Kalman）于1960年提出。随着控制系统及其应用的发展，Kal
一、公式1、卡尔曼滤波 A：状态向量 F：状态转移矩阵 P：状态协方差矩阵 Q：过
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2023-12-04 16:57:21
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在现代科技领域中，MEMS麦克风技术被广泛应用于各种电子设备中，其中包括一些基于Linux操作系统的设备。MEMS麦克风是一种微型化的声音传感器，具有高灵敏度和低功耗的特点，适用于各种语音识别和通信应用。
在Linux操作系统中，MEMS麦克风的应用领域非常广泛。它可以用于语音识别系统，如语音助手、语音搜索等。此外，它还可以用于通信设备中，如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等，用于语音通话、语音留
原创
2024-03-27 10:25:30
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