【摘 要】
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该文针对多分辨率数据融合进行了理论和实验研究,主要工作如下:1.该文探讨了基于小波变换的分布式数据估计和检测的多分辨率数据融合.2.动态多分辨率数据融合在实际应用中常
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该文针对多分辨率数据融合进行了理论和实验研究,主要工作如下:1.该文探讨了基于小波变换的分布式数据估计和检测的多分辨率数据融合.2.动态多分辨率数据融合在实际应用中常常遇到两个问题:系统参数未知或非线性情况和系统统计特性未知情况下的数据融合.对于系统参数未知或非线性情况,可结合并行扩展式卡尔漫滤波和小波变换实现多分辨率数据融合;对于系统统计特性,即噪声特性未知的情况,可结合自适应卡尔曼滤波和小波变换实现多分辨率数据融合.3.该文在研究多尺度随机理论的基础上,研究了基于多尺度回归模型的动态数据融合和非局部测量多分辨率数据融合.4.引入了第二代小波变换,提升变换及其快速算法,研究了基于Lazy小波变换的自适应提程式方法,根据LMS自适应确定伯恩斯坦滤波器预测算子,而且首次提出基于小波去噪多分辨率数据融合建模.5.建立了基于Neyman-Pearson准则的串行M元多传感器数据融合和复合假设测试的定义和统计特性标准,引入了基于复合假设测试的多尺度假设测试.6.阐述了自动划线、切割机器人系统的工作原理和系统软件,介绍了船用型材机器人自动划线切割系统机器人离线编程技术和型材图形元素CAD模型的建模及输入.
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