卡尔曼滤波
卡尔曼滤波（）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含雜訊的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波會根據各測量量在不同時間下的值，考慮各時間下的联合分布，再產生對未知變數的估計，因此會比只以單一測量量為基礎的估計方式要準。卡尔曼濾波得名自主要貢獻者之一的鲁道夫·卡尔曼。 卡尔曼滤波在技術領域有許多的應用。常見的有飛機及太空船的。卡尔曼滤波也廣為使用在時間序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也…
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无迹变换
无迹变换（unscented transform、UT）是有關非線性轉換及機率分佈的數學工具。在特定機率分佈只有少數統計特徵的情形下，无迹变换可以估計其經過非線性轉換後的結果，是由美國科學研究人員所創。 无迹变换最常見的用途是在卡尔曼滤波（Kalman filter）的非線性版本下，估計其平均值及共變異數在非線性投影下的值。其創建者Jeffrey Uhlmann解釋其名稱中的「无迹」（unscented）是隨便取的，目的是不要讓此方法稱…
擴展卡爾曼濾波器
在估计理论中，擴展卡爾曼濾波器（extended Kalman filter），簡稱EKF，是卡尔曼滤波的非線性版本，會對平均和协方差的估測值進行線性化。在轉移模型定義良好的情形下，一般會將擴展卡爾曼濾波器視為非線性狀態觀測器、导航系统和全球定位系统的de facto標準。 歷史 建立卡爾曼濾波器數學基礎的論文是在1959年到1961年之間發行的。若是線性系統模型，在轉換系統和量測系統上有獨立白色噪音，卡尔曼滤波是最佳的線性估測器。只是…
非線性濾波器
在信號處理中，非線性滤波器是指其输出不是输入的線性函数的滤波器。也就是说，如果滤波器對於两個输入信号和分别输出信号和 ，但當输入是線性组合 时，它并不總是输出 。 連續域滤波器和離散域滤波器都可能是非線性濾波器。前者的简单範例包括：一個其输出电压在任何时刻都是输入电压的平方之电子设备，或是，輸入电壓被限制在一個固定范围内，即 。後者的一個重要例子是运行中值滤波器，其中每個输出样本都是最後三個输入样本的中值。與線性滤波器一样，非線性滤波器…
能量轉換濾波器
能量轉換濾波器（）是一種非線性滤波器，其工作原理是利用非線性动力学的特性，将一個頻率的信號能量轉移到另一個頻率。 設計 能量轉換濾波器的概念如下所示： 给定一個（或幾個）特定输入，其頻率分量位於頻带 (a,b) 上，以及一個對應的期望輸出頻譜（或多個頻譜），其頻带 (c,d) 与輸入頻带 (a,b) 不同，若要设计一個非線性濾波器，以實現從輸入頻段（a,b）到输出頻段（c,d）的信號能量轉移，其轉換形式如下： y(k)-{\sum_{l…
自适应滤波器
自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说，由于事先并不知道所需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。 总的来说，自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本…
軟感測器
軟感測器（Soft sensor）是一種同時處理多種量測資料的軟體。常見的軟感測器是以控制理論為基礎，多半也會用到狀態觀測器，其中可能會用到數十個甚至上百個感測器產生的資料，也會用各量測資料之間的整合來產生新的，不需直接量測的物理量。軟感測器特別適用在感測器整合中，結合了不同特徵以及動態的量測資料。軟感測器可以用在故障診斷以及控制應用中。 有許多著名的軟體演算法（例如卡尔曼滤波）可以視為是軟感測器。更近期軟感測器的實現會使用類神經網路以…
中值滤波器
在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的雜訊。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。 中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声和椒盐噪声来说尤其有…