基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在信号检测、图像处理等领域有时需要对非高斯数据进行高斯化滤波处理.给出高斯化滤波定义和它的一般工作机理,重点介绍评估滤波效果的Q-Q图检验方法,然后对比研究了基于概率密度函数及其导数的U滤波和基于概率密度函数反函数的G滤波两种高斯化实现的方法、原理与性能,并给出了一组湖试数据实例.
推荐文章
非线性/非高斯序贯贝叶斯滤波
序贯贝叶斯滤波
状态-空间模型
卡尔曼滤波
质点滤波
基于正则化的高斯粒子滤波算法
高斯粒子滤波
正则化粒子滤波
概率分布
粒子退化
非线性非高斯结构系统识别的粒子滤波方法
结构损伤识别
粒子滤波
扩展卡尔曼滤波
非线性
非高斯
高斯过程回归下的扩展目标高斯粒子滤波算法
高斯过程
星凸模型
高斯粒子滤波
扩展目标
形状估计
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 非高斯数据的高斯化滤波
来源期刊 声学与电子工程 学科 工学
关键词 非高斯 高斯化 混合高斯 U滤波 G滤波
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 26-30
页数 5页 分类号 TN912
字数 4544字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王平波 海军工程大学电子工程学院 48 200 7.0 12.0
2 蔡志明 海军工程大学电子工程学院 147 965 14.0 23.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (22)
二级引证文献  (18)
1990(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2008(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2017(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2018(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2019(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
非高斯
高斯化
混合高斯
U滤波
G滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
声学与电子工程
季刊
33-1099/TN
大16开
杭州市西湖区留下街道屏峰715号
1986
chi
出版文献量(篇)
1247
总下载数(次)
9
总被引数(次)
5606
论文1v1指导