说明:Compressive Sampling是最近讨论非常热烈的数据处理方法。用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得到的高维信号投影到一个低维空间上,然后通过优化求解从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。
说明:信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型;常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等;离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构;IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计,以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的...
说明:无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用卡尔曼线性滤波框架,对于一步预测方程,使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对Jacobian矩阵...
说明:对高动态图像进行压缩,能够对细节信息加强,得到8位图像细节信息。其主要的做法是将图像的高频信息和低频信息进行分离然后做不同处理,最后合成一个8位的图像。
说明:单点定位也叫绝对定位是利用伪噪声码进行定位的主要形式,具有高效率、低成本等优点。理论上,只需要三颗卫星的观测值就可以求得测站三维坐标。考虑到接收机钟差影响,在定位时必须将接收机钟差当作一个未知参数与位置参数一起求解。因此,一般需要利用四颗以上卫星的伪距观测值才能进行定位。传统单点定位是指利用单台接收...