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多传感器数据融合理论与应用（第二版）

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简介：
《多传感器数据融合理论与应用（第二版）》全面系统地介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及其在各个领域的广泛应用。本书深入浅出，适合科研人员及高校师生阅读参考。 《多传感器数据融合理论及应用（第2版）》一书基于“对潜在目标的跟踪和识别中的多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程编写而成，书中详细解释并举例说明了多种新的数据融合算法。读者尤其关注贝叶斯推理、人工神经网络以及模糊逻辑这三个领域的发展，并且本书涵盖了这些领域的最新研究成果，以满足对此类知识有需求的读者群体。 作者：(美国)克莱因 译者：戴亚平

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  • 多传感器数据融合理论与应用（第二版）
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    《多传感器数据融合理论与应用（第二版）》全面系统地介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及其在各个领域的广泛应用。本书深入浅出，适合科研人员及高校师生阅读参考。 《多传感器数据融合理论及应用（第2版）》一书基于“对潜在目标的跟踪和识别中的多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程编写而成，书中详细解释并举例说明了多种新的数据融合算法。读者尤其关注贝叶斯推理、人工神经网络以及模糊逻辑这三个领域的发展，并且本书涵盖了这些领域的最新研究成果，以满足对此类知识有需求的读者群体。 作者：(美国)克莱因 译者：戴亚平
     
  • 多传感器数据融合技术及其应用（第二版）.pdf
    优质
    本书《多传感器数据融合技术及其应用（第二版）》详细介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及最新进展，并结合实际案例探讨了其在多个领域的应用。 《多传感器数据融合理论及应用》由Lawrence A. Klein著，戴亚平、刘征、郁光辉译。
     
  • 多传感器数据融合与应用电子书
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    本书深入浅出地介绍了多传感器数据融合的基本原理、关键技术及其在不同领域的广泛应用。通过丰富的实例和案例分析，读者能够全面掌握数据融合技术的核心内容，并了解其最新的研究进展和发展趋势。适合科研人员及高校师生阅读参考。 多传感器信息融合及应用涉及将来自多个不同传感器的数据进行综合处理，以提高系统的感知能力和决策准确性。这一技术在许多领域都有广泛的应用。通过整合各种类型传感器提供的数据，可以实现更全面、精确的信息获取和分析。
     
  • 多传感器数据融合及其应用
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    《多传感器数据融合及其应用》一书聚焦于探讨如何高效整合来自多个不同传感器的数据，以提升决策与系统性能的技术和方法。 这本书关于数据融合，对于学习雷达数据处理非常有帮助。
     
  • 多传感器数据融合及其应用
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    《多传感器数据融合及其应用》一书聚焦于介绍如何整合来自不同传感器的信息，提高系统感知能力与决策质量的技术和方法。 《多传感器信息融合》是一本不错的介绍该领域的书籍，由何友等人合著，全书共分15章。
     
  • 多传感器数据融合理论与实践手册（英文版）.pdf
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    《多传感器数据融合理论与实践手册》是一本全面介绍多传感器系统中数据融合技术的专业书籍。本书深入探讨了理论基础及实际应用，为读者提供了丰富的案例分析和最新研究成果。适合从事相关研究和技术开发人员阅读。 多传感器融合英文原版书，多传感器融合英文原版书，多传感器融合英文原版书。
     
  • 多传感器数据融合及应用 - 杨万海
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    《多传感器数据融合及应用》由杨万海编著，系统阐述了多传感器数据融合的基本理论与技术方法，并结合实际应用场景进行了深入探讨。 这是一本非常好的多传感器信息融合的基础教材。
     
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    本资源为基于Matlab实现的D-S证据理论下的多传感器信息融合技术，适用于研究和开发中的信息与数据融合问题。包含详细代码及注释。 D-S证据理论数据融合算法的基础程序可以进行修改。这段文字描述的内容与特定的编程实现或算法框架有关，但不包含任何外部链接、联系人电话号码或即时通讯工具信息等细节。
     
  • 传感器信息融合程序及应用示例.rar_信息滤波_多传感器数据处理_多传感器滤波算法_多源数据融合技术_滤波与融合方法
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    本资源包含传感器信息融合程序及相关应用案例，涵盖信息滤波、多传感器数据处理和融合算法等内容。适合研究多源数据融合技术的读者参考学习。 多传感器信息与数据融合滤波算法及配套的MATLAB程序。
     
  • 多传感器介绍及融合理论与实践
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    本书全面介绍了多种传感器的工作原理及其在数据采集中的应用，并深入探讨了多传感器融合的技术理论和实际操作方法。 该课程主要介绍了各种传感器（如相机、IMU、激光雷达和毫米波雷达）的基础知识及其对比分析，并讲解了如何将这些传感器进行同步（例如联合标定、空间同步等）以及融合方法（如信息融合）。此外，还包含了在Ubuntu系统下配置环境的教程，包括搭建多传感器融合所需的开发环境、点云去畸变及相应问题处理等内容。课程中还包括多个实战项目：比如多相机的同步与数据融合、相机和IMU之间的同步、激光雷达和IMU之间的同步以及不同组合间的融合技术（如LIDAR-RADAR的融合）。 该课程非常适合刚接触视觉SLAM的新手，对于理解自动驾驶中的感知模块非常有帮助。它涵盖了多传感器融合领域的所有核心算法和技术内容。因此，从事毕业设计并研究多传感器融合方向的学生可以参考此课程来促进他们的论文撰写工作。