Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "non-linear filtering" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Comparison of estimation accuracy of EKF, UKF and PF filters
    Autorzy:
    Konatowski, S.
    Kaniewski, P.
    Matuszewski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/320725.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Forum Nawigacyjne
    Tematy:
    non-linear filtering
    extended Kalman filter
    unscented Kalman filter
    particle filter
    Opis:
    Several types of nonlinear filters (EKF — extended Kalman filter, UKF — unscented Kalman filter, PF — particle filter) are widely used for location estimation and their algorithms are described in this paper. In the article filtering accuracy for non-linear form of measurement equation is presented. The results of complex simulations that com-pare the quality of estimation of analyzed non-linear filters for complex non-linearities of state vector are presented. The moves of maneuvering object are described in two-dimensional Cartesian coordinates and the measurements are described in the polar coordinate system. The object dynamics is characterized by acceleration described by the univariate non-stationary growth model (UNGM) function. The filtering accuracy was evaluated not only by the root-mean-square errors (RMSE) but also by statistical testing of innovations through the expected value test, the whiteness test and the WSSR (weighted sum squared residual) test as well. The comparison of filtering quality was done in the MATLAB environment. The presented results provide a basis for designing more accurate algorithms for object location estimation.
    W artykule opisane zostały algorytmy filtrów nieliniowych (rozszerzony EKF i bezśladowy UKF filtr Kalmana oraz filtr cząstkowy PF) stosowane powszechnie do estymacji położenia. Porównano dokładność estymacji tych filtrów dla nieliniowego równania pomiarowego. Zaprezentowane zostały rezultaty badań symulacyjnych porównujących jakość estymacji analizowanych rodzajów filtrów nieliniowych dla złożonej nieliniowości wektora stanu. Ruch obiektu manewrującego opisano w dwuwymiarowym układzie kartezjańskim, natomiast pomiary w polarnym układzie współrzędnych. Dynamikę obiektu charakteryzuje przyspieszenie opisane funkcją Univariate-Non-Stationary-Growth-Model. Efektywność badań, poza określaniem błędów średniokwadratowych RMSE, oceniano poprzez statystyczne testowanie innowacji za pomocą: testu wartości oczekiwanej, testu białości oraz testu WSSR (Weighted-Sum-Squared-Residual). Ocena jakości procesu filtracji została przeprowadzona w środowisku MATLAB. Przedstawione wyniki stanowią podstawę do projektowania dokładniejszych algorytmów estymacji położenia obiektu.
    Źródło:
    Annual of Navigation; 2016, 23; 69-87
    1640-8632
    Pojawia się w:
    Annual of Navigation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive impulse detection based approaches for the noise reduction in heart image sequences
    Autorzy:
    Smolka, B.
    Lukac, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/332867.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    sekwencja serca
    zakłócenia impulsowe
    nieliniowa filtracja
    mediana filtra
    heart sequence
    impulse noise
    non-linear filtering
    median filter
    Opis:
    This paper focuses on three-dimensional (3-D) adaptive median filters based on the impulse detection approach designed to effectively remove the impulse noise from cardiographic image sequences. Impulse noise affects the useful information in the form of bit errors and it introduces to the image high frequency changes that prohibit to process and to evaluate the heart dynamics correctly. Therefore biomedical imaging such as vascular imaging and quantification of heart dynamics is closely related to digital filtering. In order to suppress impulse noise effectively, well-known non-linear filters based on the robust order-statistic theory provide interesting results. Although median filters have excellent impulse noise attenuation characteristics, their performance is often accompanied by undesired processing of noise-free samples resulting in edge blurring. The reason is that median filters do not satisfy the superposition property and thus the optimal filtering situation where only noisy samples are affected can never be fully obtained. The presented adaptive impulse detection based median filters, can achieve the excellent balance between the noise suppression and the signal-detail preservation. In this paper, the performance of the proposed approaches is successfully tested for the heart image sequence of 38 frames and the wide range of noise corruption intensity. The results are evaluated in terms of mean absolute error, mean square error and cross correlation.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 3; MI21-29
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Systemy wnioskowania rozmytego (FIS) jako narzędzie nieliniowej generalizacji numerycznego modelu terenu
    Fuzzy inference systems (FIS) as a tool of non-linear generalization of digital terrain models
    Autorzy:
    Olszewski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/204380.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    generalizacja
    filtracja nieliniowa
    system wnioskowania rozmytego
    FIS
    numeryczny model terenu
    generalization
    non-linear filtering
    fuzzy inference system
    digital terrain model (DTM)
    Opis:
    W artykule omówiono zagadnienie zastosowania systemów generalizacji danych przestrzennych opartych na logice rozmytej do modelowania rzeźby terenu na różnym poziomie uogólnienia.
    Classic filtering methods of raster data (e.g. digital terrain model), such as median or gaussian filtering level the result surface, and consequently flatten the end results. A significant modification of results' range, understood as narrowing of the scope of relative altitudes in the test area, is not the only side effect of the process of DTM generalization. Gaussian filtering, and especially non-linear median filtering leads to non-linear morphometric modifications of generalized terrain relief. Structural forms common for high mountain relief, such as ridge lines and deeply cut river valleys are flattened more than other forms. In the article the author attempts to elaborate a non-linear method of raster data filtering by defining the objective generalization rules of local character. These rules determine the global process of cartographic generalization of raster-type data. In order to build a database which would enable the realization of the process of spatial data generalization, fuzzy inference systems (FIS) are applied. Application of fuzzy logic makes it possible to define generalization rules for non-linear filtering of a digital terrain model recorded in the form of an altitude matrix. In the discussed context FIS can be interpreted as a non-linear digital terrain model transformation. Compared to other non-linear modeling techniques FIS has many advantages: - it keeps the parameters of source data distribution (slant, range, etc.,) - enables open and easy to interpret definition of rules in the data base (in relation to scale, purpose, cartographic school, etc.), - it bases on linguistic variables, which facilitates the understanding of the generalization process, - it facilitates scalability of the results through parametrization of the membership function. Application of fuzzy logic and generalization systems using fuzzy inference makes it possible to automatize the generalization process while preserving subjectivity of cartographic generalization. The final effects depend on the FIS database created by the researcher.
    Źródło:
    Polski Przegląd Kartograficzny; 2006, T. 38, nr 4, 4; 316-325
    0324-8321
    Pojawia się w:
    Polski Przegląd Kartograficzny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies