最优线性预测与滤波的基本方程    12.1 维纳滤波    12.2 卡尔曼滤波问题的提法    12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导    12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导    12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导    12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波    12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波    12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波    12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题    12.10 卡尔曼滤波应用实例  在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。 利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。 使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

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12月2日，欧姆龙在上海科技馆揭幕“‘全智动•创未来’欧姆龙技术综合展”。本次“全智动•创未来”欧姆龙技术综合展分为“技术创新区”、“历史回顾区”、“未来体验区”和“欧姆龙剧场”四大区域。欧姆龙集团首席执行官山田义仁先生表示：从智能生产，到智能生活，再到智能社会，本次展览所展示的自动化技术革新旨在大大提升了人们的生活质量。它为我们描绘了一幅充满生机的未来智能蓝图。继今年10月的北京综合展后，上海是中国的第二站，展览将持续3天，预计邀请2,000位宾客入场参观。此后，欧姆龙还将于明年3月到广州进行展览。

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12月10日，全球领先的工业机器人制造商德国库卡（KUKA）在中国上海松江新工厂举行了其在华制造的首台机器人和控制柜下线仪式，标志着库卡在中国机器人生产的正式启动及库卡深耕在华发展的重要举措。库卡中国新工厂可容纳350名员工，能够年产3,000台配备KR C4通用控制器的机器人，服务于亚洲地区的客户，这将使库卡产品进一步满足在中国运营的欧洲制造商、中国汽车工业和一般工业客户，以及日益增长的亚太地区自动化控制解决方案发展的需求，从而将进一步巩固库卡在中国市场的领先地位。

该机器人是其水平多关节（SCARA）机器人H旗舰系列的首款机型。H8机器人适用于自动化装配、输送，可搬运重量高达8公斤，臂长分别为450、550和650毫米。爱普生工业机器人在电子和汽车行业生产线的输送和零件装配方面应用广泛。爱普生SCARA机器人一贯以高速、精准、操控稳定著称。为满足生产厂家提升产量的需求，H系列的性能参数也达到了一个新的水平。

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艾默生过程管理近期推出业内第一款真正的无线导波雷达变送器，用于连接液位和分界面监测Rosemount®（罗斯蒙特） 3308无线导波雷达变送器用于满足在重新布线成本过高或没有可行性的远程位置或难以进入的位置进行精确液位监测的需要。导波雷达变送器广泛地用于各种测量和控制应用。这些应用包括炼油厂、油田、近海平台、化工厂和工业厂房的各种容器和储罐中的过程液位测量。