通俗理解 Kalman 滤波及其实际应用

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。人话就是:线性数学模型算出预测值+传感测量值=更准确的测量值。02先来看一下姿态估计问题03看几个例子(1)例题1(2)例题2...

芯片设计五部曲之四 | 电磁玄学宗师——射频芯片

射频芯片(RFIC),指能接收或发射射频信号并对其进行处理的集成电路,一般包括功率放大器(PA)、低噪声放大器(LNA)、滤波器(Filter)、双工器或多工器(Duplexer或Multiplexer)、开关(Switch)、天线调谐模块(ASM)等。RFIC应用领域有:移动通信、卫星通信、雷达系统、射频识别(RFID)、传感器等。射频电路,是一种特殊...

2024成都车展理想展台的“秘密小基地”——智能空间影音新体验

1、音效能做到全车平权,对“盲区”位置进行补偿,效果明显。2、调音系统“可玩性”较高,除了增益、还可自由调节延时、混响等,也可以实现车主间的调音参数分享,很有意思。3、能够实现自研音效算法,理想也算是全球首家了,能更好适配本品车型。技术分享如下:理想汽车铂金音响系统——还原声音的本质,全车影音平权。

从智能涌现到应用涌现,AI在B端做了哪些事?

最早我们用了滤波,后面用了很简单的AI模型,然后又开始了深度学习,效果越来越好了。现在又出现了DiffusionModel,有了一定的联想能力,效果上比我们最早创业的时候好多了。对我们来说,新的算法出来,会带动各种算法的重写,但就产品形态本身而言,并没有发生质的区别,而且用户习惯的改变可能也没有那么...

对话黄晓煌:从家居、公装再到电商,酷家乐全空间战略进入新阶段

最早我们用了滤波,后面用了很简单的AI模型,然后又开始了深度学习,效果越来越好了。现在又出现了DiffusionModel,有了一定的联想能力,效果上比我们最早创业的时候好多了。对我们来说,新的算法出来,会带动各种算法的重写,但就产品形态本身而言,并没有发生质的区别,而且用户习惯的改变可能也没有那么快,这是我的感受。

沉浸声专题讨论一:《沉浸声—声音情景的重构与创造(上)》

所谓在信号重放环节加载HRTF是指将带有声源特征和空间特征的声音信号送入耳机重放时,首先经过与听音者相匹配的HRTF滤波器,从而将其转化成双耳声来实现沉浸式重放(www.e993.com)2024年11月10日。当然,最精准的效果就是加载听音者自己的个性化HRTF,但这需要在专业的消声室内进行多角度、全方位的先期测量并做归纳运算,这实际上这很难实现。于是,妥...

“AI教母”李飞飞:她看见的世界和她改变的世界

实验目的并不是简单地检测单个物体的存在,而是通过寻找物体组合来诠释整个场景。例如,如果检测算法发现了一个人、一艘船、一只桨和一片水域,它就会将照片作为一个整体归类为“划船”。这是一种更深层次的理解,可以说接近于原始的视觉推理。就像我们那个时代的许多实验一样,我们使用的算法准确性很不稳定,还有很大的...

一个中国工程师和芬兰老头,一起在「射频」领域干了件大事

科技行者:本质上这是一套算法,那么AI对于预失真的增益体现在哪里?王子明:对,它的架构其实是数学算法,跟AI架构是一模一样的,有训练、有推理,是一个闭环的学习过程。我们用功率放大器输出信号,再实时把信号采集回来。相当于一直在训练盒里做实时训练。

深入理解单片机数字滤波,滤波器降噪底层原理

数字滤波使用软件算法实现,多输入通道可共用一个滤波程序,降低系统开支。只要适当改变滤波器的滤波程序或运算,就能方便地改变其滤波特性,这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。

2020「水下目标检测算法赛」赛题解析——声学图像

由此可以考虑将深度神经网络运用到检测算法中来,通过其多次迭代组合底层的分布式特征形成更抽象的高层表示,解决表示学习的核心问题。然后再结合人脸识别时CNN的思想,将深度卷积神经网络运用到目标分类识别算法中,推荐的思路如图13所示。图13迁移学习下的声纳图像目标分类识别...