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用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪
推荐引用 推荐引用 G., Mohanapriya；Muthukumar S.；Santhosh Kumar S.；和 Shanmugapriya MM。“用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪。”中智集合与系统 70, 1 (2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/19
紧凑型片上双频带通滤波器，具有宽输出范围......
提出了一种基于混合耦合技术的具有宽带外抑制的紧凑型双频带带通滤波器 (BPF)。该 BPF 由两个混合螺旋耦合谐振器组成，其中谐振器之间的电耦合和磁耦合可以为双频带产生两个传输路径。这种双频带 BPF 具有宽带外抑制。此外，它的通带频率和带宽可以轻松控制。为了说明其工作原理，给出了一个具有偶模和奇模分析的等效电路。这种双频带 BPF 采用硅集成无源器件 (IPD) 技术制作。制作的双频带 BPF 具有 1.6 mm × 0.54 mm × 0.23 mm 的紧凑尺寸，并进行了测量。测量结果表明，这种双频带 BPF 可以产生 2.45 GHz 和 6.15 GHz 的两个频带。此外，在 7.8 至 20 GHz（8.16 f 0）范围内可实现超过 20 dB 的抑制。模拟结果和测量结果具有很好的一致性。
设计具有电子可控质量的双二阶滤波器...
摘要：本文介绍了一种双二阶频率滤波器电路。电压模式下具有五种功能的标准频率滤波器。使用VDCC器件，电压为±5VDC，具有并联无源RLC配置的多输入、单输出形式。并且使用2个电容器和2个电阻器，它可以在不改变结构的情况下过滤五个标准频率函数：AP，BP，HP，LP和BR。它具有电路结构简单的突出特点。可以通过调节偏置电流来调整品质因数，通过调节电容器来控制固有频率。发现电路的综合与理论一致。通过使用PSPICE程序模拟结果来验证结果。关键词——双二阶滤波器，VDCC，电子可控，ABB，MISO。
紧凑型宽阻带滤波器设计的 SIW 腔模式分析和控制技术
摘要 — 本文介绍了一种基于扰动双模基片集成波导 (SIW) 腔的紧凑型新型宽阻带带通滤波器 (BPF)。在 SIW 腔体中心引入扰动金属通孔，通过将 TE 101 模式的谐振频率移向 TE 201 模式来实现双模 SIW 腔体。此外，通过将外部端口设置为高阶杂散模式的电场零点位置，可以实现宽阻带 BPF。通过抑制至少包含七种模式的不需要的模式，可以在单个 SIW 腔体中获得最宽的阻带，最宽的阻带可达 2 f 0。为了验证所提出的宽阻带滤波器，设计、制造并测量了两个原型，阻带为 2 f 0，抑制水平分别优于 20dB 和 30dB。
更正为：针对信号相关噪声滤波的改进各向异性扩散方案
在本文中，应将以下提到的隶属关系添加到作者 Jihene Malek 的现有隶属关系中。“苏塞大学应用科学与技术高等学院电子系，4003 苏塞，突尼斯”。原文已更正。
使用Kalman滤波器中的传感器融合在自动驾驶汽车中
期待，我们建议对高级传感器技术和融合算法进行进一步研究，以增强自动驾驶汽车的感知能力。此外，人工智能和机器学习技术的集成可以基于融合的传感器数据来实现更智能的决策过程。用于评估传感器融合算法的标准化协议和基准对于确保不同自主驾驶平台之间的互操作性和可靠性至关重要，这需要研究人员，行业利益相关者和监管机构之间的协作努力。总而言之，我们的研究通过利用传感器融合技术与卡尔曼过滤方法结合使用传感器融合技术来为更安全，更高效，更可靠的自主运输系统奠定基础。
直接自我识别通过粒子滤波来进行灵巧操纵的逆雅可比亚人
摘要 - 计划和控制机器人手机操纵的能力受到了几个问题的挑战，包括系统的先验知识以及随着不同机器人手甚至掌握实例而变化的复杂物理学。最直接的手动操纵模型之一是逆雅各布，它可以直接从所需的内对象运动映射到所需的手动执行器控制。但是，获得没有复杂手动系统模型的没有复杂手动系统模型的这种反向雅各布人通常是impeasible。我们提出了一种使用基于粒子滤波器的估计方案自我识别的逆雅各布人来控制手工操作的方法，该方案利用了非隔离的手在自我识别运动过程中维持被动稳定的掌握的能力。此方法不需要对特定手动系统的先验知识，并且可以通过小型探索动作来学习系统的逆雅各布。我们的系统紧密近似近似雅各布，可用于成功执行一系列对象的操纵任务。通过在耶鲁大学模型上进行广泛的实验，我们表明所提出的系统可以提供准确的亚毫米级精度操纵，并且基于雅各布的逆控制器可以支持高达900Hz的实时操纵控制。
超快正方根基于滤波器 - chuchu chen
摘要 - 在本文中，我们强烈提倡正方形 - 根协方差（而不是信息）对视觉惯性导航系统（VIN）的过滤，尤其是在资源约束的边缘设备上，因为其效率较高和数值稳定性。尽管VIN近年来取得了巨大进展，但在施加有限的单词长度时，它们仍然在嵌入式系统上面临资源的严格性和数值不稳定。为了克服这些挑战，我们开发了一种超快速和数值稳定的平方根滤波器（SRF） - 基于VINS算法（即SR-VINS）。所提出的SR-VIN的数值稳定性是从采用方形协方差继承而来的，而非新颖的SRF更新方法基于我们新的Permisted-QR（P-QR）的新型SRF更新方法可以极大地实现，该方法完全利用，该方法完全利用并适当地维持了平方英尺的上层三角形结构。此外，我们选择了状态变量的特殊订购，该变量适用于SRF传播中的（p-）QR操作，并更新并防止不必要的计算。通过数值研究对拟议的SR-VIN进行了广泛的验证，表明当最先进的（SOTA）过滤器存在数值困难时，我们的SR-VINS具有较高的数值稳定性，并且非常明显地，在32位单一的速度上，以速度快速旋转，可以像Sota一样快速地浮动32位单一的浮动效果。我们还进行了全面的现实实验，以验证所提出的SR-VIN的效率，准确性和鲁棒性。
技术报告：超快正方根基于滤波器的VIN
2有效的SQAURE-ROOT滤波2 2.1置换-QR分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2传播。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1 Kalman滤波器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 2.2.2平方根滤波器。 。 。 。4 2.2.1 Kalman滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.2平方根滤波器。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.2.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.3州扩展和克隆。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3.1 Kalman滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>5 2.3.1 Kalman滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3.2平方根滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2。2.3.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.4更新。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.1 Kalman滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.2平方根滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.3证明。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 2.4.1 Kalman滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.2平方根滤波器。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6 2.4.3证明。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 2.4.2平方根滤波器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。7 2.5状态边缘化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.1 Kalman滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.2平方根滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5.3证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 div>
利用人工智能技术对 3D 运动物体进行目标估计滤波
1.研究目的：为了提高复杂运动目标的跟踪和平滑能力，需要提高地面设备的指挥控制和信息相关功能的性能。特别是需要提高与指挥控制设备配合使用的雷达的性能。作为雷达目标跟踪算法，已经提出了M3（多机动模型）滤波器、IMM（交互多模型）滤波器等。该类滤波器对高机动目标有较高的跟踪性能，有望作为未来指挥控制雷达的滤波器。然而，有许多参数必须提前设置，例如运动模型的转移概率。在本研究中，我们设计了一种融入人工智能技术的过滤器，旨在提高处理三维运动物体的能力。