1、“.....有时候相关简单系统模型能产生可能结果，如果通过选择它注入足够不确定进入过程。确，在这种情况下，我们希望系统测量值是可信。在另种情况，无论我们是否选择个有理数参数，时间前级滤波器参数统计说通过调整滤波器参数和便能得到。这个调整经常离线操作，通常在系统中，另种明显滤波器般参考系统鉴定。机常量在前两节中，我们描述了离散和扩展滤波器基本形式，为了更好了解滤波器运算和性能，我们在这里举个简单例子。系统模型在这个简单例子中，我们估计个随机常标量，例如，电压。假设，我们能够获得测量常数，但是测量值是被均方根为白噪声破坏例如，从模拟到数字转换是不准确。在这个例子中，系统为线性差分方程其中，测量值∈，并定义在种状态不随时刻而变化，因此。这里没有控制输入，因此。噪声测量值为直接状态，于是。注意，我们在许多地方没有考虑下标，这是因为在简单模型中，各参数均为常数滤波器等式和参数等式为和等式为假设个很小系统变化，我们使。我们能够确定，但是为了更好调整滤波器，假定个很小但又不为值，下面我们会给出证明。根据经验知道，随机常量真实值有标准自然概率分布，于是我们定义滤波器常量为，换句话说，工作前，我们使......”。

2、“.....我们需要选择初始值，如果我们完全确定初始化状态估计是正确，那么。然而，初始估计是不确定，选择能起滤波器初始化和使。于是证明，二者选择是临界，我们能够选择任何≠，最终，滤波器是收敛，我们以开始。仿真开始，我们随机选择个标量。不是，因为它表示真实值。然后，我们模拟个不同标准偏差为零自然误差分布测量值。记得，我们假设测量值被均方根为白噪声破坏。我们只有在同准确测量情况下系列个仿真值能在滤波器循环内得到单独测量值例如，相同测量噪声。于是在不同参数模拟比较是很有用。在第次仿真时，我们确定了在时测量协方差。因为这是真实测量协方误差，我们根据平衡响应和估计方差来预测最优特性。在第二次和第三次仿真中，将有更多证据。描述了第次仿真结果。随机常量真实值已经在实线上给定了，噪声值为标记，滤波器估计仍保持曲线。第次仿真。随机常量真实值已经在实线上给定了，噪声值为标记，滤波器估计仍保持曲线。当考虑到上面选择时，我们提到这选择在≠时候不是临界，因为滤波器最终会收敛。下面中，我们画出了相对于重复值。通过第个重复，它解决了从到近似最初选择。个重复后，我们最初协方误差从到调整。在滤波器参数和调整那节中......”。

3、“.....在下面和中，我们能看到当各自以因子增加或减小时，滤波器是如何改变。在中，滤波器告诉测量方差是大次例如，。于是假定测量值为慢。第二次仿真。滤波器响应测量较慢，导致减小估计方差。在中，滤波器说明测量方差小于次例如于是假定噪声测量值是非常快。第三次仿真。滤波器快速响应测量值，增加估计方差。虽然，常数估计是相对直接。它明显证明滤波运转。特别，中，滤波是明显，因为估计出现比噪声测量明显平滑。卡尔曼滤波器介绍摘要在年，发表了关于递归解决线性离散数据滤波器的著名论文，从那时间起，由于在数字计算的大部分提高，滤波器已成为广泛研究和应用的学科，尤其是自动或辅助导航系统。 滤波器是套数学等式，它提供了种有效的以最小均方误差来估计系统状态的计算递归的方法。 它在以下几方面是非常强大的它支持过去现在甚至将来估计，甚至在系统准确模型也未知的情况下。 差趋于时，增益加权余数会越大，尤其另方面，当估计协方误差趋于时，增益加权余数越小，尤其考虑加权另种方法当测量协方误差趋于时，真实测量值越来越真实，这时，预测值越来越不真实，另方面，当估计协方误差趋于时......”。

4、“.....预测值越来越不真实。滤波器概率初步式调整来源制约于在先前测量值准则上估计概率。此时，我们足够指出滤波器保持了分布状态二阶矩。式状态估计反映了分布状态均值阶矩这是在条件和同时满足自然分布。估计协方误差反映分布状态变化二阶非中心矩，换之，对于滤波器更详细概率初步，可以参考„‟。离散滤波器算法我们从卡尔曼滤波器介绍摘要在年，发表了关于递归解决线性离散数据滤波器著名论文，从那时间起，由于在数字计算大部分提高，滤波器已成为广泛研究和应用学科，尤其是自动或辅助导航系统。滤波器是套数学等式，它提供了种有效以最小均方误差来估计系统状态计算递归方法。它在以下几方面是非常强大它支持过去现在甚至将来估计，甚至在系统准确模型也未知情况下。本文目是提供种对离散滤波器实用介绍。这些介绍包括对基本离散滤波器起源和与之相关简单有形带有真实数字和结果描述和讨论。离散滤波器在年，发表了关于递归解决线性离散数据滤波器著名论文，从那时间起，由于在数字计算大部分提高，滤波器已成为广泛研究和应用学科，尤其是自动或辅助导航系统。关于滤波器般方法友好介绍可以在„‟中找到，但是更完整部分讨论能在„‟中发现......”。

5、“.....在„‟中有更多参考。估值过程滤波器解决估计离散时间控制过程状态∈般性问题，定义线性随机差分方程其中，测量值∈，定义为随机变量和各自表示系统噪声和测量噪声，我们假定它们为相互独立白噪声且为正常概率分布在实际中，系统噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵可能随过程和测量时间而改变，无论怎样，我们在这里假定它们是常量。在差分方程中，阶矩阵与前时刻和当前时刻相关，这里缺少传递函数或系统噪声。注意是，在实际中，可能随各自时刻改变，但这里我们假定其为常量，阶矩阵与非强制性输入∈和状态有关，在测量公式中，阶矩阵与状态及测量值有关，在实际中，可能随各自过程或测量时刻而改变，这里假定它们是常数。滤波器计算初步我们定义∈注意负号为时刻及系统时刻以前数据状态估计，定义∈在得到测量值时刻状态估计。我们这时定义前后两状态估计误差为这时估计协方差为并且估计协方误差为在推导滤波器方程时，我们开始找到状态估计与估计和实际测量值与预测值之差加权线性组合公式，如式。对于些调整在下面滤波器概率初步中给出。式中差叫测量协方差或叫余数，这余数反映是预测值与实际值不合。个零余数意味着这两个数完全致......”。

6、“.....立足我国反光材料的发展现状，结合产业环境，认真分析反光材料行业发展的现状和问题，明确十二五期间行业发展面临的环境和形势，决定实施新型反光材料生产线建设项目，有力地促进十二五期间我国反光材料行业规范光效率要用专门的仪器才能精确测定，而业余条件下只能用拉锯法来粗略判判定。二极管的发射功率般都较小左右，所以红外接收二极管接收到的信号比较微弱，因此就要增加高增益放大电路。论文，单片机本科毕业论文，单片机小车毕业论文，单片机毕业论文设计第章单片机键整理收集网址本资料由三个皮匠管理资源文库整理收集网址我方是汽车交易市场的投资者和管理者，通过汽车商业物业经营而非产业经营来实现项目的合理回报。本项目拟选址于宁德市东侨区漳湾工业集中区输港路，地块地理位置较好，交通优越，有适合本项目操作的交通条件地块面积较大，适合本项目的大面积需求但片区尚未启动，本区域人流客流商流欠缺，将会加大项目的宣传难度。本项目计划投资人民币亿元，拟建设三大功能区......”。

7、“.....以及绿化景观道路等必要配套设施。本项目初步的经营模式设定为期以贸易园区中的店集中区二手车交易区等开始启动，方式是进行土地产权式出售，以收回前期土地购置费投入和为别的功能项目建设筹集部分资金二期在期招商基本完成的前提下启动，主要是进行配套园区汽车文化主题公园等功能区域的建设，物业以出租方式进行。项目建设期周期预计为年。项目研究结论工程建设方案本项目总占地公顷，将分为两期进行建设。第期工程贸易园区占地亩，建设内容有店集中区二手车交易区等。第二期工程占地亩，建设内容有配套园区中的汽车配件检测维修装饰物流配送综合区和汽车文化主题公园中的汽车会展中心汽车酒店汽车俱乐部汽车影院休闲娱乐员工住宿生活配套等区域，本资料由三个皮匠管理资源文库整理收集网址本资料由三个皮匠管理资源文库整理收集网址以及绿化景观道路等必要配套设施。另外亩为后续项目用地。公用工程项目用水用电落实，近旁有国道沈海高速公路宁武高速公路温福铁路通过，交通便利。项目投资估算和资金筹措本项目的投资估算和财务评价仅限于二期工程。项目固定资产投资万元。其中建筑工程费万元，其他费用万元，预备费用万元，固定资产投资方向调节税万元......”。

8、“.....自筹资金占总投资的比例，为万元资万元固定资产投资万元预备费万元投资方向调节税万元建设期借款利息万元铺底流资的比例，为万元，其中用于固定资产投资万元，用于流动资金万元。项目需要筹措资金万元。自筹资金占总投项目有较强的负债清偿能力和抗风险能力。财务评价项目可行。租方式进行。交易区等开始启动，方式是进行土地产权式出售，以收回前期土地购置费投入和为别的功能项目建设筹集部分资金二期在期招商基本完成的前提下启动，主要是进行配套园区汽车文化主题公园等功能区域的建设，物业以出部分内容简介所或混合。有时候相关简单系统模型能产生可能结果，如果通过选择它注入足够不确定进入过程。确，在这种情况下，我们希望系统测量值是可信。在另种情况，无论我们是否选择个有理数参数，时间前级滤波器参数统计说通过调整滤波器参数和便能得到。这个调整经常离线操作，通常在系统中，另种明显滤波器般参考系统鉴定。机常量在前两节中，我们描述了离散和扩展滤波器基本形式，为了更好了解滤波器运算和性能，我们在这里举个简单例子。系统模型在这个简单例子中，我们估计个随机常标量，例如，电压。假设，我们能够获得测量常数......”。

9、“.....从模拟到数字转换是不准确。在这个例子中，系统为线性差分方程其中，测量值∈，并定义在种状态不随时刻而变化，因此。这里没有控制输入，因此。噪声测量值为直接状态，于是。注意，我们在许多地方没有考虑下标，这是因为在简单模型中，各参数均为常数滤波器等式和参数等式为和等式为假设个很小系统变化，我们使。我们能够确定，但是为了更好调整滤波器，假定个很小但又不为值，下面我们会给出证明。根据经验知道，随机常量真实值有标准自然概率分布，于是我们定义滤波器常量为，换句话说，工作前，我们使。类似，我们需要选择初始值，如果我们完全确定初始化状态估计是正确，那么。然而，初始估计是不确定，选择能起滤波器初始化和使。于是证明，二者选择是临界，我们能够选择任何≠，最终，滤波器是收敛，我们以开始。仿真开始，我们随机选择个标量。不是，因为它表示真实值。然后，我们模拟个不同标准偏差为零自然误差分布测量值。记得，我们假设测量值被均方根为白噪声破坏。我们只有在同准确测量情况下系列个仿真值能在滤波器循环内得到单独测量值例如，相同测量噪声。于是在不同参数模拟比较是很有用。在第次仿真时......”。