基于卡尔曼滤波器的肉牛行为识别方法

肉牛的行为是其健康状态的外在表现,目前主要依赖于饲养员的目测判断。大规模肉牛饲养采用人工观察的方法带来繁重人力负担的同时,也会造成误判。为了能自动识别肉牛是否生病,在肉牛的2个角上安装无线传感器节点,通过传感器获取肉牛运动加速度,采用卡尔曼算法对提取的各参数进行分析,可以识别出肉牛的采食行为和行走行为。这种方法识别出采食行为的正确率为78%,行走行为的正确率为62.3%。同时,这种方法也可以应用到其他动物上,对畜牧业发展具有积极意义。     

正交多项式

一、引言在两类变数的回归分析中,如果Y依X的关系为非线性,同时又找不到适当的变量转换形式使其改为线性,则可采用多项式回归方程描述之。一个k次多项式的回归模型定义为: Y_i=α β_1X_i β_2X_i~2 …… β_kX_i~k ε_i (1a)=μ_(Y/X,X~2,…X~(k ε_i)) (1b) (1) 中的α为总体回归截距;β_j(j=1,2,……,k)为X的j次项总体回归系数;ε_i(i=     

卡尔曼滤波器及其工程应用

卡尔曼于1960年提出了离散系统线性滤波的递推求解方法即卡尔曼滤波算法.该滤波算法是基于线性最小平方法的、进行有效递推计算的一组数学方程式,算法功能强大,支持对过去、现在和将来状态的估算.本文旨在对离散系统的卡尔曼滤波作应用方面的介绍:包括对基本离散卡尔曼滤波器的描述与讨论;对扩展型卡尔曼滤波的讨论;应用实例进行分析和仿真;讨论卡尔曼滤波在汽车定位与导航工程上的应用.     

基于信息矩阵的自适应卡尔曼目标跟踪滤波器

为了克服线性系统中卡尔曼滤波发散这一问题,提出了一种基于信息矩阵的AKF.首先,通过对AKF滤波方程的等价推导,针对性解决了协方差矩阵的初始值问题,在信息矩阵初值P-10未知(P0一般初始化为0)时,滤波的稳定性和准确性都不受影响.另外,在基于信息矩阵的AKF基础上,为了更好适应实时场景,一种简化AKF算法(SAKF)被提出.仿真结果表明,基于信息矩阵的AKF与传统AKF(基于Sage-Husa的AKF)相比较,在P0未知时,其目标跟踪滤波效果明显优于传统AKF,该滤波算法在运动目标跟踪、航迹描绘等领域都有广泛的应用前景.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

扩展卡尔曼滤波器原理在数字RDC中的应用

旋转变压器以其抗干扰能力强，工作可靠的特点在伺服领域获得了广泛应用。其输出的模拟信号需要经过轴角变换器（RDC）解调和转换后才可以使用。本文提出利用扩展卡尔曼滤波器的原理对AD采用后的旋转变压器正余弦信号进行抑制，以进一步提高转子位置的检测精度。     

正交多项式在概率密度研究中的应用

应用正交多项式理论，对于连续型随机变量的概率密度，给出了广义Ｆｏｕｒｉｅｒ级数展开式的概念及其求法，并提供了杭州市月平均风速Ｗｅｉｂｕｌ分布近似计算实例     

用Chebyshev多项式预测粮食产量的研究——以吉林省粮食产量为例

在介绍最小二乘法的基本原理的基础上,给出一种Chebyshev多项式进行数据拟合方法,利用此方法对1952～2008年吉林省粮食产量进行了数据分析。结果表明,在进行农业经济研究数据分析时,应用Chebyshev多项式线性最小二乘较优;通过建立的吉林省粮食产量的Chebyshev多项式最小二乘法的预测模型,预测出2009～2015年吉林省的粮食产量分别为2 900.4万、2 983.6万、3 068.1万、3154.0万、3 241.2万、3 329.8万、3 419.7万t;2009～2015年吉林省的粮食产量的年均增产率为2.78%,低于2000～2008年7.12%的年均增长率。     

一种基于改进通用梳状滤波器的基因预测算法

针对IIR滤波器在设计和使用中存在系统稳定性和群延迟造成输出滞后的问题,以通用梳状滤波器为例提出了适用于IIR NPBF的改进预测算法.在HMR195序列集上的预测结果表明,所提算法能有效提高编码区预测准确率.     

一种电流模式多功能滤波器结构

提出了一种简单的电流模式多功能滤波器结构，具有一个输入端和三个输出端，可以实现低通，高通，带通，全通和陷波功能，不需要任何严格匹配关系，该结构中使用了６个ＣＣ器件，两个接地电阻和两个接地电容，结构十分简单且无源灵敏度很低。     

整体正交多项式法识别模态参数的改进

Richardson正交多项式法识别动力学参数已得到广泛应用，但其识别结果不是最小方差估计，立算法运算量大。研究提出了通过引入误差权函数来降低估计方差，对分子和分母采用相同的正交多项式基函数来降低算法复杂性和运算量的一种新算法。无噪声算例的估计结果验证了该算法的可行性；有噪声算例的识别结果表明，引入误差权函数可显著提高识别精度；权函数可通过迭代确定，采用原点导纳的虚部可降低迭代次数，甚至无须迭代。     

冬小麦生产经济收益的多元正交多项式回归预测模型

对冬小麦灌水，施Ｐ２Ｏ５、施纯氮各三水平条件下，进行全因素试验，得到了高产高收益的三因素的最佳组合。采用多元正交多项式回归方法建立了冬小麦生产经济收益预测的多元正交多项式回归模型。经Ｆ检验，说明施磷对经济收益影响显著，灌水对经济收益影响亦显著，而施纯氮影响不显著。方差估计σ＝４３５．７９４９，预报每公顷经济收益Ｗ的９５％置信区间为Ｗ±１．９６σ＝Ｗ±８５４．１５８，效果较好。     

一种新的双二阶滤波器的OTA实现

提出了一种新的双二阶滤波器的ＯＴＡ实现电路。该结构具有最少的元件，所有的电容妆地滤波器特性参数均可独立调节等特点。给出了二阶滤波器设计我并经计算机仿真所验证。     

契比雪夫多项式零点的一种简单应用

契比雪夫多项式的零点应用广泛,将复平面上契比雪夫及第二类契比雪夫多项式的零点垂直映射到单位圆周上,可以证明多项式z2n+1和zn-1的零点均在单位圆周上这一结论。     

正交多项式在肥料效应函数研究中的应用

肥料效应函数模型是我国平衡施肥中广泛应用的一种方法,大多采用多项式回归设计进行配置肥料效应函数,以此反映施肥量与产量之间的数量关系,而应用一元非等距正交多项式建立的函数模型有以下的优点:不需要解正规方程组,因而可有效地避免正规方程出现病态;各效应系数之间不存在相关性,计算量比一般的多项式回归模型小;函数模型的检验比较简单。     

小麦种植密度与产量关系的正交多项式回归分析

<正> 笔者在本试验中,对参试的Lo267品种小麦,采用不同的种植密度作为自变数,以相应产量作为依变数,应用正交多项式回归分析方法,建立多项式回归方程,并对各项进行显著性测验,剔除不显著项,选出拟合度较高、能较好地描述二变数间相互关系的曲线回归方程,并推测出使产量达最大值时的最佳种植密度,进而为丰产栽培提供依据.