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这是多传感器数据融合的经典论文，与各位分享，切勿用作商业目的，仅作研究参考。,This is a multi-sensor data fusion of classic papers to share with you, not for commercial purposes, only for research reference.
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用于Web抽取,是一个非常有用的程序，对程序开发有帮助。-It is used for WebExtrator!On Computing Mobile Agent Routes for Data Fusion in Distributed Sensor Networks
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针对多个特征指标的多传感器数据融合问题，将Fisher理论和多数投票法相结合进行数据融合来增加识别率。该方法首先通过Fisher理论得到多个判别函数，然后通过多数投票法继续对得到的判别进行分类得到最后的识别决策。该方法适合多个特征目标识别，计算简单。易于实现-Indicators for multiple features multi-sensor data fusion problem, Fisher majority vote of the Combination of theory and
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介绍了多传感器数据融合的研究现状和发展趋势，并介绍了一些先进的目标信息数据关联和目标跟踪技术，在定位和跟踪巡航导弹方面具有一定的意义。最后针对存在的难点和问题。提出了分坐标目标信息处理的方法。-Introduced the multi-sensor data fusion research status and development trends, and introduced some advanced information and data associated with the obj
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多传感器数据融合系统中时间配准准算法分析,非常有用可直接使用。
-Multi-sensor data fusion system with quasi-quasi-algorithm analysis is useful for immediate use.
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卡尔曼滤波C程序源码 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决非常大部分的问题，他是最优，效率率最高甚甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包含机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统和导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
-C program source code of Kalman filter Kalman
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路径跟踪程序，实现杂波环境下多传感器的数据融合，三个方向的滤波误差。很好的程序哦-Path tracking program, multi-sensor data fusion, filtering error of three directions cluttered environment. Oh,very good program
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多传感器数据融合：matlab仿真程序实现多传感器数据融合算法-Multi-sensor data fusion: matlab simulation program to achieve multi-sensor data fusion algorithm
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H-∞滤波理论在多传感器信息融合状态估计中的应用研究方面的一篇博士论文，值得一看-H-∞ filtering theory in multi-sensor information fusion state estimation of Applied Research
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绍了一个微小型自主直升机试验平台的系统组成和工作原理。基于嵌入式计算机和MEMS传
感器技术，构建了一个小巧的低成本飞行控制系统；针对微小型直升机的姿态控制问题，提出
了一种基于多传感器测量的姿态数据融合方法和姿态控制算法，并进行了飞行试验研究，同时
探讨了初期试验阶段的实用安全装置和方法，给出了单自由度、三自由度和系留飞行姿态控制
试验的结果与分析。-Introduction of a miniature autonomous helicopter testbed system
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A Delay-Aware Network Structure for Wireless
Sensor Networks With In-Network Data Fusion
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数据融合 ，航迹估计，单目标的航迹估计，自己做了，预测效果还不错-data fusion Track estimation
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采用混合算法完成多传感器数据融合课程的第一次作业。-finished the first homework through hybrid algorithm in multi sensor data fusion.
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简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-In simple terms, the Kalman filter is an optimal recurs
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LMS200传感器与单目摄像头数据融合以检测障碍物并计算其距离-LMS200 with a single camera sensor data fusion to detect obstacles and calculate its distance
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机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等(Robot navigation, control, sensor data fusion, even radar systems in military areas, missile tracking, and so on. In recent years, it has been used in computer image processing
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多传感信息、数据融合滤波算法及随书matlab程序。(Sensor information, data fusion algorithms and Book following programs)
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卡尔曼滤波算法实现数据融合，多传感器数据融合，文件比较大，但是可以参考使用(Calman filtering algorithm achieves data fusion, multi-sensor data fusion, and the file is relatively large, but it can be used for reference.)
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GY-25是一款低成本倾斜度模块。工作电压3-5v功耗小，体积小。其工作原理，是通过陀螺仪与加速度传感器经过数据融合算法最后得到直接的角度数据。(The GY-25 is a low cost tilt module. Operating voltage 3-5v power consumption, small size. Its working principle is to obtain the direct angle data through the data fusion algor
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