毛琳
- 作品数：17 被引量：49H指数：4
- 供职机构：黑龙江大学电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术文化科学电气工程更多>>
- 采用改进粒子群算法的非线性大时滞系统无模型控制被引量：5
- 2013年
- 针对一类非线性大时滞系统,提出了一种不需要精确已知系统的数学模型的无模型控制方法和一种改进的粒子群算法.该控制方法是在泛模型的基础上增加误差反馈修正项,将改进泛模型作为系统模型,根据二次型性能指标设计最优控制律,利用改进的粒子群算法优化控制律中的未知参数,粒子的取值范围通过对闭环系统的收敛性分析来确定.仿真研究表明,闭环控制系统的输出具有较好的响应速度和较小的跟踪误差的优点,证明了所提出方法的有效性.
- 李秀英李桂英毛琳薛荆岩孟华
- 关键词：粒子群优化非线性系统无模型控制大时滞
- 两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器被引量：4
- 2004年
- 应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.
- 高媛毛琳梁佐江邓自立
- 多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器被引量：2
- 2005年
- 应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
- 邓自立毛琳
- 关键词：多传感器信息融合WIENER滤波器
- 语音合成系统中波形拼接过渡算法的研究被引量：1
- 2011年
- 在现代的汉语语音合成的波形拼接合成方法中,没有考虑前后音节的声学影响,导致在音节连接处出现协同发音的低质合成,这大大降低了合成语音的自然度。为解决这一问题,提出了一个根据汉语语音韵律特征的研究,通过修改音节的韵律特征参数,实现音节之间韵律特征参数波形拼接平滑过渡的算法。实验表明本方法的有效性,其语音合成的自然度更高,对语料库的要求更低。
- 张鹏王丽红毛琳
- 关键词：协同发音语音合成音素
- 多传感器分布式信息融合粒子滤波器被引量：3
- 2010年
- 针对非线性非Gaussian系统的状态估计问题,提出一种基于信息融合的多传感器分布式粒子滤波算法。该算法首先利用粒子滤波方法分别计算局部传感器的状态估值,再应用分布式标量加权融合准则对状态估值进行信息融合。仿真结果表明和单传感器情形相比可提高滤波的精度。
- 毛琳刘胜
- 关键词：信息融合粒子滤波器状态估计
- 分布式信息融合Wiener反卷积平滑器
- 2007年
- 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了按标量加权多传感器最优信息融合Wiener反卷积平滑器,给出了局部平滑器误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合平滑器的精度。一个仿真例子说明其有效性。
- 毛琳邓自立
- 关键词：多传感器信息融合反卷积
- 信息融合WIENER信号滤波器被引量：2
- 2005年
- 利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了两传感器最优信息融合WIENER信号滤波器,给出了计算局部滤波器误差方差和局部滤波器之间协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比,可提高滤波器的精度．一个仿真例子说明其有效性．
- 毛琳邓自立
- 多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器
- 2009年
- 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高平滑器的精度。一个三传感器目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
- 毛琳邓自立
- 关键词：多传感器信息融合
- 信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器被引量：3
- 2005年
- 应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差信息融合准则下,提出了两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵.同单传感器情形相比,可提高预报精度.一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
- 高媛王欣毛琳梁佐江邓自立
- 基于现代时间序列的多传感器信息融合Kalman滤波器与Wiener滤波器
- 本文应用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型，在线性最小方差最优信息融合准则下，对于带相关输入噪声和观测噪声和带相关的观测噪声的多传感器系统，提出了按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的三种分布式...
- 毛琳
- 关键词：传感器信息融合滤波器
- 文献传递
