《多传感器数据的处理及融合》PDF+DOC
作者：陈英,胡艳霞,刘元宁,朱晓冬
单位：吉林大学
出版：《吉林大学学报(理学版)》2018年第05期
页数：9页 （PDF与DOC格式可能不同）
PDF编号：PDFJLDX2018050230
DOC编号：DOCJLDX2018050239
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《物联网中多传感器高通量信息数据融合研究》PDF+DOC2017年第12期 李萍萍
《一种复杂环境下多传感器数据融合方法》PDF+DOC2019年第03期 田明明,叶继华,王仕民,万叶晶
《基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法》PDF+DOC2005年第01期 杨惠娟,张建秋
《多传感器数据的统计融合方法》PDF+DOC2001年第03期 涂国平,邓群钊
《水声系统的数据融合问题探讨》PDF+DOC2001年第03期 章新华,刘德才,鄂群,张安清
《基于一致性处理和模糊理论的数据融合算法研究》PDF+DOC2011年第34期 杨卉,于洵,冯伟强
《基于贴近度的多传感器一致可靠性融合方法》PDF+DOC2010年第07期 杨佳,宫峰勋
《一种多传感器数据自适应空间分级融合算法》PDF+DOC2010年第10期 贾俊,李学仁,卢虎,杨瑞坤
《一种加权数据融合算法在嵌入式Web服务器中的实现》PDF+DOC2010年第06期 高健,黄岚,王忠义,张根伟,丁强
《基于信任度的多传感器数据融合及其应用》PDF+DOC2008年第S1期 焦竹青,熊伟丽,张林,徐保国
针对多传感器数据的多样性，提出一种改进的数据融合算法.首先，利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩；其次，对处理后的数据进行分层，并对系数进行Kalman滤波，同时利用Mallat快速重建算法重构数据；最后，利用最大、最小贴近度计算传感器数据的信噪比，并通过信噪比进行数据融合.基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明，该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、小波数据融合和Kalman滤波融合等算法。
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