神经系统的3层组织原理 2万字|算法|信号|皮层|神经元|对称性|神经...
如图所示,该问题的计算解决方案将学习分解为两个因素(概念上类似于SLAM模型中的位置和地图):图拓扑和感官观察。注意,基于卡尔曼滤波的SLAM问题在柱级别的解决方案也承认EM解释。因此,标准Baum-Welch算法在感官预测(E步)和地图更新(M步)之间交替,可以实现基于EM的认知地图学习。回声定位和蝙蝠模型回声定位蝙蝠,估计占...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
Azouzi等人结合奇异值分解(SVD)和卡尔曼滤波器(KF)来估计转子断条电流信号的故障频率、幅值和相位,如图8所示。这种方法可以在很短的采集时间内提高频域分辨率,而传统的周期图方法很难实现这一点。Samanta等人提出了一种基于瑞利熵的频谱估计方法,故障检测方案如图9所示。在故障检测方案中,首先使用扩展卡尔曼滤...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
在无人驾驶中,卡尔曼滤波应用广泛,包括滤波操作-时序信息融合、多传感器的信号融合、在帧间位置插值,通过插值进行加速、对目标框进行平滑处理。卡尔曼滤波器的历史虽已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值...
脑机接口深度报告!四大关键技术让科幻走进现实 | 智东西内参
后来,为满足控制过程中的解码连续性需求,需要有运动模型作参考以修正和优化解码器输出,卡尔曼滤波器成为当前的主流解码方法,其在离线、实时以及临床试验中都得到了广泛的应用。卡尔曼滤波的优点是算法简单,而且可以不需考虑神经元具体编码内容即可解码,因此可以实时快速解码。其缺点在于解码效果一般,且每次实验之前都需较...
详解多传感器信息融合应用进展|算法|雷达|毫米波|摄像机_网易订阅
在无人驾驶中,卡尔曼滤波应用广泛,包括滤波操作-时序信息融合、多传感器的信号融合、在帧间位置插值,通过插值进行加速、对目标框进行平滑处理。卡尔曼滤波器的历史虽已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值...
IJCAI 2019 论文收录结果最新出炉!历年杰出论文带你重温 AI 发展...
用于非凸优化的递归分解RecursiveDecompositionforNonconvexOptimization论文摘要:连续优化是人工智能多个领域的一个重要的问题,包括计算机视觉、机器人、概率推理与机器学习(www.e993.com)2024年10月26日。遗憾的是,大多数现实世界的优化问题都是非标准技术,所以即使是像随机重启和模拟退火这样的延伸,标准凸面技术也只能找到局部最优解。我们观察...
2019 研究前沿
的SoC估计方法是使用卡尔曼滤波器进行基于模型的在线迭代估计,通过建立电池的等效电路模型来分析电池外部特性从而计算荷电状态.因此,将精确的电池模型与非线性滤波算法相结合,就成为了研究SoC估计算法的热点和趋势.而该研究前沿的核心论文就体现了这一趋势.一方面,这些论文在建模时分别考虑了不同电池...
【学术论文】ESD电流波形的小波自适应Kalman滤波去噪方法
针对实测ESD电流波形存在干扰噪声的问题,本文将小波分析与自适应卡尔曼(Kalman)滤波算法结合用于ESD电流波形的去噪分析。根据人体-金属模型(HumanBody-MetalModel,HMM)的放电电流构建了染噪的ESD电流信号模型,小波去噪方法在该模型上进行去噪性能分析,以确定适于ESD电流波形去噪的小波函数和分解层次。实际应用中,ESD电流...
智能汽车多传感器信息如何融合应用?
在无人驾驶中,卡尔曼滤波应用广泛,包括滤波操作-时序信息融合、多传感器的信号融合、在帧间位置插值,通过插值进行加速、对目标框进行平滑处理。卡尔曼滤波器的历史虽已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值...