基于卡尔曼滤波的地下水动态数据的预处理及JAVA实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 现实意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 地下水资源监测系统研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 数据融合研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 2 相关的理论和技术支持 | 第13-25页 |
| 2.1 估计理论简介 | 第13页 |
| 2.2 数据融合 | 第13-19页 |
| 2.2.1 数据融合的概念 | 第13-14页 |
| 2.2.2 数据融合的分类 | 第14-15页 |
| 2.2.3 数据融合的系统结构 | 第15-18页 |
| 2.2.4 常用的信息融合算法 | 第18-19页 |
| 2.3 卡尔曼滤波的算法基础 | 第19-23页 |
| 2.3.1 滤波算法的发展 | 第19-20页 |
| 2.3.2 卡尔曼滤波算法 | 第20-23页 |
| 2.4 相关技术简介 | 第23-24页 |
| 2.4.1 SQL Server数据库 | 第23页 |
| 2.4.2 MATLAB数学软件 | 第23页 |
| 2.4.3 开发语言 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 地下水动态参数数据融合的总体设计 | 第25-30页 |
| 3.1 设计思路 | 第25页 |
| 3.2 系统模块设计 | 第25-29页 |
| 3.2.1 数据库模块设计 | 第25-27页 |
| 3.2.2 融合算法模块设计 | 第27-28页 |
| 3.2.3 可视化模块设计 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 卡尔曼滤波算法研究 | 第30-36页 |
| 4.1 融合算法的选择 | 第30页 |
| 4.2 卡尔曼滤波算法的参数研究 | 第30-33页 |
| 4.3 卡尔曼滤波算法的观测值研究 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 地下水水位数据的卡尔曼滤波 | 第36-43页 |
| 5.1 数据的选择及参数确定 | 第36-37页 |
| 5.2 算法的运行与比较 | 第37-39页 |
| 5.3 数据展示的Java实现 | 第39-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 6 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 论文总结 | 第43页 |
| 6.2 前景与展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 作者简介 | 第48页 |
