基于变分贝叶斯学习的粒子滤波研究

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基于变分贝叶斯学习的粒子滤波研究

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基于变分贝叶斯学习的粒子滤波研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 粒子滤波的研究现状	第11-13页
1.2.2 变分贝叶斯学习算法的研究现状	第13-15页
1.3 本文的研究内容与章节安排	第15-17页
第二章贝叶斯框架下的粒子滤波	第17-31页
2.1 贝叶斯理论	第17-19页
2.2 基于蒙特卡洛方法的粒子滤波	第19-29页
2.2.1 贝叶斯重要性采样	第20-23页
2.2.2 序贯重要性采样算法	第23-26页
2.2.3 重要性概率密度函数的选择	第26-29页
2.3 标准粒子滤波器算法	第29-30页
2.4 本章小结	第30-31页
第三章粒子滤波重采样算法研究	第31-40页
3.1 重采样算法的实现原理	第31-34页
3.2 常用的重采样算法	第34-36页
3.2.1 多项式重采样算法	第34页
3.2.2 分层重采样算法	第34-35页
3.2.3 系统重采样算法	第35页
3.2.4 残差重采样算法	第35-36页
3.3 重采样改进算法	第36-37页
3.4 仿真实验与分析	第37-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章高斯混合模型的变分贝叶斯学习参数估计	第40-58页
4.1 变分贝叶斯学习算法	第41-44页
4.1.1 高斯混合模型建模	第41-42页
4.1.2 变分贝叶斯学习算法	第42-44页
4.2 高斯混合分布的参数估计	第44-49页
4.3 变分贝叶斯学习算法的迭代下界	第49-50页
4.4 与EM算法的比较	第50-51页
4.5 仿真实验与分析	第51-57页
4.6 本章小结	第57-58页
第五章基于变分贝叶斯学习的粒子滤波	第58-71页
5.1 粒子滤波中的噪声处理	第58-59页
5.2 噪声建模	第59-60页
5.3 基于变分贝叶斯学习算法的粒子滤波	第60-64页
5.3.1 边缘化粒子滤波	第60-62页
5.3.2 算法流程	第62-64页
5.4 仿真实验与分析	第64-70页
5.5 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
参考文献	第73-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第79-80页
致谢	第80-81页
附件	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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