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基于高斯拟合的统计滤波算法及其应用
| 题名： | 基于高斯拟合的统计滤波算法及其应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 韩延明 陈成 张琨 冯兴龙 |
| 作者单位： | 华晨汽车工程研究院电子工程室 |
| 关键词： | 传感器测量 传感器参数标定 统计滤波 高斯函数 最小二乘拟合 |
| 摘要： | 本文着重介绍了基于高斯拟合的统计滤波算法(以下简称GFF)，以及该算法在车载超声波传感器检测上的应用.该算法通过拟合高斯曲线的方式滤除噪声，与传统的平均值滤波方法相比，主要优点在于：①滤波结果由测量值的分布情况决定，从而抑制了数值变动对测量结果的影响，准确性和一致性得到提升，即在测量次数较少的情况下依然可以输出较稳定的滤波结果.②超声波传感器测量值的变化通常由大量随机因素组成，这与其他许多种类的传感器测量值类似，因此该算法的适用范围很广.③可以输出传感器的稳定性指标，用常规方法测量得到的传感器输出值即使是合格的，若稳定性指标超出范围也可以判定为不合格品.因此本方法增强了对产品特性的识别能力，具有很强的实用性. |
| 会议日期： | 20161026 |
| 会议举办地点： | 上海 |
| 会议名称： | 2016中国汽车工程学会年会 |
| 出版日期： | 2016-10-26 |
| 母体文献： | 2016中国汽车工程学会年会 论文集 |
| 分类号： | TP2 TH8 |
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