видео-инструкция по расчету своими руками, особенности обрезных изделий, подсчета кубометра, сколько изделий в кубе, калькулятор, цена, фото
Статьи
При проведении строительных работ своими руками перед застройщиками часто встает вопрос, как правильно посчитать кубатуру доски, многие считают этот процесс слишком сложным и обращаются за помощью к специалистам, на самом же деле, потратив всего несколько минут, можно разобраться в теме и справиться самостоятельно. Именно этому и будет посвящена данная статья, мы расскажем, как проводить расчеты максимально точно и просто, и рассмотрим особенности работы с разными видами пиломатериалов.
На фото: перед тем как посчитать сколько кубов в доске, нужно провести замеры ее длины, ширины и толщины
Какие критерии следует учитывать
Для начала расскажем о подготовительной стадии, которая также очень важна и ошибки в которой приводят к искажению конечного результата.
Итак, перед тем как посчитать кубатуру досок, нужны следующие мероприятия:
- Измерить толщину элементов, если у вас один вид материалов, то все просто, но если несколько, то нужно составить список, чтобы ничего не забыть и не перепутать, это исключит появление ошибок;
- Далее определяется ширина, тут все аналогично – если видов несколько, то важно зафиксировать все показатели для обеспечения максимальной точности;
- Что касается длины, то она чаще всего составляет от 2 до 6 метров, градация идет с шагом в 1 метр, хотя бывают половинчатые варианты (2,5 или 3,5 метра), если у вас разнобой, то нужно вывести среднее значение, чтобы не считать каждый элемент поштучно и потом тратить часы на расчеты.
Рулетка – основной рабочий инструмент на данном этапе
Эта информация актуальна для материала, который фактически есть у вас, но что если нужно разобраться, как посчитать доски в кубах, необходимые для выполнения по тому или иному проекту?
Тут процесс имеет свои отличия:
- Если будет проводиться сплошная обшивка, то нужно определить общую площадь, которая будет заделываться, после чего определить размер элементов, которые будут применяться, и рассчитать их количество. Зная этот показатель, можно провести точный расчет, как посчитать количество досок в кубе мы рассмотрим ниже;
- В случаях, когда будет делаться деревянная обрешетка, необходимо знать шаг расположения доски, чтобы рассчитать ее количество, процесс также несложен, важно точно определить обшиваемые площади.
Совет!
Если вы не разбираетесь в проектной документации, то попросите помощи у специалистов, лучше поступить так, чем наделать ошибок.
Описание основного процесса
Зная основные показатели, можно браться за расчеты, но тут также есть градация, ведь доска бывает двух основных видов – обрезная и необрезная, и каждый из них рассчитывается по своей методике, ниже мы рассмотрим и тот и другой вариант.
Обрезные пиломатериалы
Обрезная доска имеет правильную форму, поэтому работы с ней просты
Вся нижеприведенная информация будет актуальной не только для доски, но и для бруса, поэтому этот раздел можно считать универсальным.
Разберемся, как посчитать кубатуру обрезной доски:
- Как известно всем еще из школьной программы, объем любого предмета правильной формы производится путем умножения длины на ширину и на высоту. Это легко и просто, если у вас несколько изделий, когда же их много, то вопрос оптимизации процесса приобретает особую актуальность;
- Кубометр пиломатериала, это условное обозначение, которое определяет, сколько тех или иных элементов уместится в условном кубе размером метр на метр, на самом деле материалы могут занимать любое пространство, но при этом они всегда считаются стандартно для простоты и удобства.
У специалистов даже есть специальный эталон, от которого и отталкиваются все расчеты
Расчет объема прост – показатель одного элемента умножается на их количество и получается точный результат, как посчитать куб леса в досках, мы разобрались.
Но иногда требуется обратный вариант, то есть вы знаете, что у вас есть определенный объем материала и нужно определить количество изделий в штуках, процесс несложен, и в его выполнении поможет нижеприведенная таблица с основными размерами изделий:
| Размер доски | Количество шестиметровых элементов в кубометре | Объем 1 погонного метра |
| 25х100 | 66,67 | 0,0025 |
| 25х150 | 44,44 | 0,00375 |
| 25х200 | 33,33 | 0,005 |
| 40х100 | 41,67 | 0,004 |
| 40х150 | 27,78 | 0,006 |
| 40х200 | 20,83 | 0,008 |
| 50х100 | 33,33 | 0,005 |
| 50х150 | 22,22 | 0,0075 |
| 50х200 | 16,67 | 0,01 |
| 50х250 | 13,33 | 0,0125 |
Это простая инструкция по быстрому проведению расчетов самых популярных пиломатериалов, все другие типоразмеры можно быстро высчитать по объему, и если показатели вам нужны часто, то составьте свою таблицу по длинам, так будет еще удобнее.
Теперь разобраться, как посчитать сколько в кубе досок, не составит особого труда, нужно объем 1 метра умножить на длину, получится показатель одного элемента, разделите значение 1 на полученный результат — и вы узнаете, сколько доски в кубометре.
Важно!
Очень часто продавцы округляют значения неправильно – в большую сторону, что приводит к искажению объема и к переплате с вашей стороны, именно поэтому значения были указаны нами так точно, вы сами сможете пересчитать все цифры и потребовать корректировки оплаты, что позволит сэкономить деньги.
Если на штабеле есть маркировка производителя, то результат можно не перепроверять
Более простой вариант, как посчитать куб досок – использование онлайн-калькуляторов, которые позволяют точно провести расчеты, но имейте в виду, что и для этого варианта нужно знать размеры изделий. Можно использовать еще более современный вариант – приложение для смартфона, с помощью которого расчеты можно делать в любом месте, более того, там также вбивается цена и можно сразу же определить стоимость требуемого объема деревянной доски.
Приложение-калькулятор для доски – отличное решение
Необрезные материалы
Разберемся, как посчитать кубометр доски, если ее края неровные, тут есть два основных показателя – толщина и длина, мы рассмотрим самый оптимальный пакетный способ расчетов, в процессе проведения работ учитываются следующие нюансы:
- С одной стороны, все торцы должны быть выровнены, это обязательное условие;
- Элементы должны лежать друг на друге как можно ровнее и плотнее, любые перехлесты нежелательны, так как это снижает точность расчетов;
- Важно, чтобы боковые торцы были также максимально ровными, выступы отдельных элементов допускаются в обе стороны, но их должно быть немного.
Чем ровнее сложен штабель – тем точнее вы рассчитаете объем
После измерения всех размеров (для неровного торца берется усредненное значение) вычисляется объем штабеля, полученное значение перемножается на коэффициенты, которые есть в ГОСТ 13-24-86, согласно этому нормативному документу значения следующие: для толщины 16 – 0,59; 19-22 – 0,6; 25 – 0,61; 32 – 0,63; 40 — 0,65; 50 – 0,67.
Вывод
Рассчитать объем доски несложно, чтобы разобраться в вопросе, не нужно быть инженером. Видео в этой статье расскажет дополнительную информацию по теме.
Как правильно посчитать кубатуру доски, формула расчета пиломатериалов
Пиломатериалы покупают для создания мебели, стропил, укладки пола и пр. Еще на этапе планирования работ люди думают о том, как посчитать кубатуру доски, поскольку от этого зависят планируемые затраты. С учетом того, что поштучно доски не продаются, стоит заранее выяснить, сколько сырья потребуется в кубах для реализации задачи и насколько большая погрешность при этом возможна.
Содержание
- Разновидности пиломатериалов
- Доски
- Брус
- Бруски
- Горбыль и обапол
- Как правильно рассчитать кубометры
- Обрезная доска
- Необрезная
Разновидности пиломатериалов
Сырье получают при распиливании деревьев на ленточных или циркулярных пилах. Это производство предполагает радиальное пиление или по кругу (тангенциальное).
В первом случае пила проходит через сердцевину дерева, поэтому на выходе материала получается меньше. Получаемое таким способом сырье стоит дороже тангенциального пиления, поскольку так получают материал более высокого качества. Показатели усыхания и разбухания минимальные, поэтому кубатура такой доски стоит дорого.
При распиле по кругу снижается до минимума количество отходов. Пила идет по касательной к кольцам дерева, поэтому на досках остается этот рисунок. Их часто используют для отделки и в других декоративных целях. Такой материал чувствителен к влаге, поэтому может разбухать и высыхать, его текстура неоднородна, особенно при приближении к сердцевине дерева.
Помимо радиального распиливания и по кругу есть смешанный тип, он комбинирует в себе основные преимущества и сводит к минимуму недостатки.
В случае распилки дерева получают не только доски, но и брус, брусок, горбыль, обапол. Все эти виды пиломатериалов используют в строительстве. Перед тем как высчитать их количество, стоит разобраться в отличиях между ними.
Доски
Такое сырье считается одним из самых практичных, поскольку толщина его сечения не превышает 100 мм. Доски выпускают обрезные и необрезные. У первых края ровно опилены, там нет коры, это готовое сырье, поэтому расчет таких досок выполнять гораздо легче. Необрезной материал непригоден для использования (требуется дополнительная обработка), поскольку местами на нем остается кора. Его снимают с рамы и сразу поставляют в магазин.
Обрезная доска выполняется по стандарту, у нее ровные края и стабильная ширина по всей длине. Толщина варьируется в пределах от 25 до 60 мм, а ширина не превышает 27 см. Необрезные доски в отличие от готового сырья мало где применяются, поскольку нуждаются в дополнительной обработке, но они дешевле стоят.
Брус
Такой материал представляет из себя квадрат, у которого стороны составляют не менее 100 мм. В поперечнике размер варьируется от 10 до 25 см. Длина каждого бруса зависит от используемого стандарта, она составляет от 2 до 9 м.
Брус часто используют для создания каркаса.
Бруски
Сечение у него не превышает 10х10 см, это основное отличие от предыдущего пиломатериала. У типового изделия длина составляет 6 м. Бруски используют для дополнительного укрепления конструкции.
Горбыль и обапол
Эти два типа пиломатериала относят к отходам, поскольку у них снижены эксплуатационные характеристики и не очень привлекательный внешний вид. Сырье подходит для укрепления конструкций, а также создания настила, опалубки или обрешетки.
Как правильно рассчитать кубометры
Перед тем как высчитать кубы стоит учесть, что существуют типовые таблицы, в которых указаны значения для разных типов заготовки древесины, но они не всегда подходят. Также существуют тематические калькуляторы, но они дают большую погрешность, а иногда при этом еще и не учитывать тип используемого материала.
Люди, которые регулярно занимаются строительством или ремонтом, считают количество досок в 1 кубе, отталкиваясь от изначальных показателей.
При планировании работы учитывают несколько параметров, это позволяет заранее определить затраты и проверить материал на соответствие указанным показателям.
Обрезная доска
Высчитать сколько досок находится в кубе можно, но это значение всегда считается приблизительным, поскольку есть небольшая погрешность. Обычно длина этого материала составляет 6 м, а ширина и толщина — 20 и 40 см соответственно. Чтобы выяснить, сколько досок в кубе, придется перевести все показатели в метры, а потом перемножить все значения. Так делают, чтобы посчитать кубатуру досок. Если брать средние параметры, то получается 0,048 м3.
Когда считают сколько досок содержится в кубе, то единицу делят на получившийся ранее показатель (если рассматривать пример выше, то это 0,048). После округления получится, что в каждом кубе содержится примерно 21 доска. Проверяют вычисления по таблице.
Необрезная
Поскольку у этого материала грани не обрабатываются, в одной партии встречается материал разных пород и типоразмеров.
Ширина заготовок варьируется, поэтому расчеты выполняются иначе.
Для их выполнения предварительно изучают полученную партию материала, а потом выбирают оттуда 2 ровные доски с большой разницей в габаритах. Обычно берут узкую и широкую доску, чтобы учесть вариативность этих параметров. Материал замеряют, а потом вычисляют усредненное значение ширины, толщины и длины.
К примеру, если толщина одной доски составляет 23 см, а другой — 35, то среднее значение — 29 см. Показатели просто складывают друг с другом, а потом делят на два. Перед тем как высчитать количество досок в 1 кубе, все величины переводят в метры, а потом действуют по тому же алгоритму, что с обрезной доской.
Необрезная доска не так плотно компонуется, поскольку у этого материала неровные грани. Из-за таких искривлений появляются зазоры, а местами образуются пустоты. При высчитывании кубатуры погрешность получается еще более высокой, поэтому используют поправочный коэффициент — 0,6 или 0,7. Его выбирают в зависимости от породы дерева и того, насколько оно влажное.
При определении кубатуры результат просто умножают на 0,6.
При работе с большим объемом материала погрешность вырастает в несколько раз, поэтому рекомендуется компоновать доски в пачки по 10 штук, а затем выполнять замеры для них.
Детей учат считать кубатуру еще в средней школе, поэтому с такой задачей легко справиться. Для этого достаточно корректно выполнить все замеры (или взять средние значения), перевести показатели в метры, а потом перемножить их.
Устная доска 2
Набор задач 1
Вы с другом договариваетесь встретиться в указанное время, 5 часов вечера. Совместная функция плотности вероятности для вашего времени прибытия \(X\) и времени прибытия вашего друга \(Y\):
\[ f_{X,Y}(x,y)=\frac{4}{121}xy \]
для \(5\leq x \leq 6\) и \(5\leq y \leq 6\).
Ответьте как минимум на следующие вопросы:
1. Какова вероятность того, что вы прибудете до половины пятого?
# загрузить пакет "кубатура"
f <-function(x) {(4/121)*x[1]*x[2]} # "x" — вектор
адаптироватьинтегрировать (f, нижний предел = с (5,5), верхний предел = с (5,5, 6)) ## $интеграл ## [1] 0,4772727 ## ## $ошибка ## [1] 0 ## ## $functionEvaluations ## [1] 17 ## ## $код возврата ## [1] 0
Вероятность 47,7%.
2. Какова вероятность того, что вы оба прибудете до половины пятого?
# загрузить пакет "кубатура" адаптироватьIntegrate(f, нижний предел = с (5, 5), верхний предел = с (5,5, 5,5))
## $integral ## [1] 0,2277893 ## ## $ошибка ## [1] 2.775558e-17 ## ## $functionEvaluations ## [1] 17 ## ## $код возврата ## [1] 0
Вероятность 22,8%.
3. Каково ожидаемое время вашего прибытия?
E_X <- функция(х) { х[1] * 4/121 * х[1] * х[2]}
адаптироватьIntegrate(E_X, нижний предел=c(5, 5), верхнийпредел=c(6,6)) ## $integral ## [1] 5.515152 ## ## $ошибка ## [1] 8.881784e-16 ## ## $functionEvaluations ## [1] 17 ## ## $код возврата ## [1] 0
Наше ожидаемое значение равно 5,515 92-25}{11} \]
5. Какова вероятность того, что вы оба приедете в течение 10 минут друг от друга?
Мы можем смоделировать случайные выборки из X и Y и применить к ним обратный CDF, потому что CDF является отображением один к одному.
комплект семян(1407) new_data <- data.frame(x=sqrt(25+11*(runif(10000))),y=sqrt(25+11*(runif(10000)))) новые_данные %>% мутировать (z = абс (xy)) %>% summarise(mean(z<=10/60))
Вероятность того, что мы прибудем в течение 10 минут друг от друга, равна 0,303
6. Каково ожидаемое значение абсолютного значения разницы во времени прибытия вас и ваших друзей?
Моделирование задачи 5 позволяет нам рассчитать ожидаемое значение в наших временах прибытия. Получается 0,334 или около 20 минут.
новые_данные %>% мутировать (z = абс (xy)) %>% summarise(Ex=mean(x), Ey=mean(y), Ez=mean(z))
7. Учитывая, что вы прибываете до половины пятого, какова вероятность того, что ваш друг приедет после половины пятого?
Примечание:
\[ pdf (y | X = x) = \ frac {\ frac {4} {121} xy} {\ frac {2} {11} x} = \ frac {2} {11} y = pdf (y) \]
Это показывает, что время прибытия моего друга не зависит от времени моего прибытия.
адаптироватьIntegrate(f, нижний предел=с(5,5.5), верхнийпредел=с(6,6))
## $интеграл ## [1] 0,5227273 ## ## $ошибка ## [1] 1.110223e-16 ## ## $functionEvaluations ## [1] 17 ## ## $код возврата ## [1] 0
8. Покажите, что приведенный выше PDF-файл является правильным PDF-файлом.
Чтобы убедиться в этом, мы интегрируем по всему выборочному пространству. Результат равен 1, и он не является отрицательным для любых x, y между 5 и 6. Следовательно, это правильный PDF.
библиотека(кубатура) # загрузить пакет "кубатура" адаптироватьIntegrate(f, нижний предел = с (5, 5), верхний предел = с (6, 6))
## $integral ## [1] 1 ## ## $ошибка ## [1] 0 ## ## $functionEvaluations ## [1] 17 ## ## $код возврата ## [1] 0
Кубатурный фильтр Калмана при минимальной энтропии ошибки с опорными точками для интеграции INS/GPS
| [1] | Б. |
| [2] | Л. Чанг, Дж. Ли и К. Ли, «Выравнивание на основе оптимизации бесплатформенной инерциальной навигационной системы: сравнение и расширение», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 52, нет. 4, стр. 1697–1713, август 2016 г. doi: 10.1109/TAES.2016.130824 |
| [3] | Д. Титтертон и Дж. Уэстон, Бесплатформенная инерциальная навигационная технология . Лондон, Великобритания: Инженерно-технологический институт, 2004 г. . |
| [4] | P. D. Groves, Принципы GNSS, инерциальных и мультисенсорных интегрированных навигационных систем . Вашингтон, США: Американский институт аэронавтики и астронавтики, 1996. . |
| [5] | М. |
| [6] | Ф. Чжао, К. Чен, В. Хе и С. Сэм Ге, «Подход к фильтрации на основе MMAE для интегрированной навигационной системы БИНС/ЦНС», IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica , vol. 5, нет. 6, стр. 1113–1120, ноябрь 2018 г. doi: 10.1109/JAS.2017.7510445 |
| [7] | Y. Huang, Y. Zhang и L. Chan, "Новый быстрый метод грубого выравнивания в движении для недорогих SINS с помощью GPS", IEEE/ASME Trans. Мехатроника , том. 23, нет. 3, pp. 1303–1313, May 2018. doi: 10.1109/TMECH.2018.2835486 |
| [8] | К. Б. Медейрос и М. М. Вандерли, «Многомодельный линейный фильтр Калмана для непредсказуемых сигналов», IEEE Sensors J. , vol. 14, нет. 4, стр. 979–991, апрель 2014 г. |
| [9] | А. Сингх, «Основное развитие гауссовой фильтрации после использования фильтра Калмана без запаха», IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica , том. 7, нет. 5, стр. 1308–1325, сентябрь 2020 г. |
| [10] | С. Джулиер и Дж. Ульманн, «Новое расширение фильтра Калмана для нелинейных систем», в Proc. 11-й междунар. Симп. Аэрокосмическая/оборонная служба, Simul. Controls , 1997, стр. 182–193. |
| [11] | К. Х. Ким, Дж. Г. Ли и К. Г. Парк, «Адаптивный двухэтапный расширенный фильтр Калмана для отказоустойчивой слабосвязанной системы INS/GPS», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 45, нет. 1, стр. 125–137, январь 2009 г. doi: 10.1109/TAES.2009.4805268 |
| [12] | Д. Сан, М. Г. Петовелло и М. Э. Кэннон, «Сверхплотная интеграция GPS/уменьшенный IMU для навигации наземных транспортных средств», IEEE Trans. |
| [13] | Вендель Дж., Мецгер Дж., Моеникес Р., Майер А. и Троммер Г.Ф., «Сравнение производительности тесно связанных навигационных систем GPS/INS, основанных на расширенных и сигма-точечных фильтрах Калмана», Navigation , vol. 53, нет. 1, стр. 21–31, август 2014 г. |
| [14] | Дж. Чжоу, Ю. Ян, Дж. Чжан, Э. Эдван и О. Лоффелд, «Сильная связь INS/GPS с использованием неароматизированного фильтра Калмана на основе кватернионов», в Проц. AIAA Guid., Navigat., Control Conf. , Портленд, штат Орегон, США, 2011 г., стр. 1–14. |
| [15] | Чанг Л., Ли К. и Ху Б., «Надежный фильтр погрешности процесса на основе оценки M компании Huber для интегрированной системы INS/GPS», IEEE Sensors J. , vol. 15, нет. |
| [16] | И. Арасаратнам и С. Хайкин, «Кубатурные фильтры Калмана», IEEE Trans. автомат. Контроль , том. 54, стр. 1254–1269, июнь 2009 г. doi: 10.1109/TAC.2009.2019800 |
| [17] | B. Cui, X. Chen и X. Tang, «Улучшенный кубатурный фильтр Калмана для GNSS/INS на основе преобразования апостериорной ошибки сигма-точек», IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 65, нет. 11, стр. 2975–2987, март 2017 г. doi: 10.1109/TSP.2017.2679685 |
| [18] | Ю. Чжао, «Оценка производительности кубатурного фильтра Калмана в тесно связанной навигационной системе GPS/IMU», Signal Process. , том. 119, стр. 67–79, февраль 2016 г. doi: 10.1016/j.sigpro.2015.07.014 |
| [19] | B. Cui, X. Chen, Y. Xu, H. Huang и X. Liu, «Анализ производительности усовершенствованного повторяющегося кубатурного фильтра Калмана и его применение к GNSS/INS», ИСА Транс. |
| [20] | М. Д. Фам, К. С. Лоу, С. Т. Гох и С. С. Чен, «Расширенный фильтр Калмана с планированием усиления для системы определения ориентации наноспутников», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 51, нет. 2015. Т. 2. С. 1017–1028. doi: 10.1109/TAES.2014.130204 |
| [21] | С. В. Бордонаро, П. В., Ю. Бар-Шалом и Т. Лугинбул, «Сигма-точечный фильтр Калмана с преобразованными измерениями для бистатического гидролокатора и радиолокационного слежения», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 55, нет. 1, стр. 147–159, февраль 2019 г. doi: 10.1109/TAES.2018.2849179 |
| [22] | K. Feng, J. Li, X. Zhang, X. Zhang, C. Shen, H. Cao, Y. Yang и J. Liu, «Улучшенный кубатурный фильтр Калмана с сильным отслеживанием для интегрированных навигационных систем GPS/INS, Датчики , об. |
| [23] | X. Chen, C. Shen, WB Zhang, M. Tomizuka, Y. Xu и KL Chiu, «Новый гибрид сильного фильтра Калмана и вейвлетной нейронной сети для GPS/INS во время сбоев GPS», Measurement , vol. 46, нет. 10, стр. 3847–3854, декабрь 2013 г. doi: 10.1016/j.measurement.2013.07.016 |
| [24] | Арулампалам М.С., Маскелл С., Гордон Н. и Клапп Т. Учебное пособие по фильтрам частиц для онлайн-нелинейного/негауссовского байесовского отслеживания, IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 50, нет. 2, стр. 174–188, февраль 2002 г. doi: 10.1109/78.978374 |
| [25] | X. Лю, Х. Цюй, Дж. Чжао и П. Юэ, «Кубатурный фильтр Калмана с квадратным корнем максимальной корреляции с применением к интегрированным системам БИНС/GPS», ИСА Транс. , том. 80, стр. 195–202, май 2018 г. |
| [26] | JC Príncipe, Информационно-теоретическое обучение: энтропия Реньи и перспективы ядра , Нью-Йорк, США: Springer, 2010. |
| [27] | Д. Л. Алспах и Х. Соренсон, «Нелинейная байесовская оценка с использованием аппроксимаций суммы Гаусса», IEEE Trans. автомат. Контроль , том. 17, нет. 4, стр. 439–448, август 1972 г. doi: 10.1109/TAC.1972.1100034 |
| [28] | Y. Huang и Y. Zhang, «Новый устойчивый к неопределенности процесса фильтр Калмана на основе t Стьюдента для интеграции SINS/GPS», IEEE Access , vol. 5, стр. 14391–14404, июль 2017 г. doi: 10.1109/ACCESS.2017.2726519 |
| [29] | О. Страка и Я. Дуник, «Стохастическая интеграция, фильтр Стьюдента — t », в Proc. 20-й междунар. конф. Инф. Fusion , стр. |
| [30] | Ю. Хуанг и Ю. Чжан, «Надежный стохастический кубатурный фильтр Стьюдента на основе t для нелинейных систем с шумами процессов и измерений с тяжелыми хвостами», IEEE Access , vol. 5, нет. 5, стр. 7964–7974, май 2017 г. |
| [31] | F. Sun и L. Tang, «Кубатурный фильтр частиц», Syst. англ. Электрон. , том. 33, нет. 11, стр. 2554–2557, ноябрь 2011 г. |
| [32] | B. Cui, X. Chen, X. Tang, H. Huang и X. Liu, «Надежный кубатурный фильтр Калмана для GNSS/INS с отсутствующими наблюдениями и окрашенным шумом измерений», ИСА Транс. , том. 72, стр. 138–146, январь 2018 г. doi: 10.1016/j.isatra.2017.09.019 |
| [33] | Мили Л., Стино Г., Добрака Ф. и Френч Д. Надежный метод оценки для выявления топологических ошибок // IEEE Trans. |
| [34] | Л. Мили и К. В. Коакли, «Надежная оценка в структурированной линейной регрессии», Ann. Статист. , том. 24, нет. 6, стр. 2593–2607, декабрь 1996 г. |
| [35] | Ю. С. Шмалий, "Итеративный алгоритм типа Калмана, игнорирующий шум и начальные условия", IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 59, нет. 6, стр. 2465–2473, июнь 2011 г. doi: 10.1109/TSP.2011.2129516 |
| [36] | Т. Чиен-Хао, С. Ф. Лин и Дж. Дах-Джинг, «Надежный кубатурный фильтр Калмана на основе Губера для обработки GPS-навигации», J. Navigat , vol. 229, нет. 7, том. 70, стр. 527–546, Otc. 2016. |
| [37] | К. Ли, Б. Ху, Л. Чанг и Ю. Ли, «Надежный квадрат — кубатурный корневой фильтр Калмана на основе методологии оценки Хубера», Проц. |
| [38] | А. Сингх и Дж. К. Принсипи, «Использование коррентропии как функции стоимости в линейных адаптивных фильтрах», в Proc. Междунар. Совместная конф. Нейронная сеть (IJCNN) , июль 2009 г., стр. 2950–2955. |
| [39] | Б. Чен, Дж. Ван, Х. Чжао, Н. Чжэн и Дж. К. Принсипи, «Сходимость алгоритма с фиксированной точкой по критерию максимальной коррентропии», IEEE Signal Process. лат. , том. 22, нет. 10, стр. 1723–1727, Otc. 2015. doi: 10.1109/LSP.2015.2428713 |
| [40] | B. Chen, X. Liu, H. Zhao, JC Príncipe, «Максимально корретропный фильтр Калмана», Automatica , vol. 76, стр. 70–77, февраль 2017 г. doi: 10.1016/j.automatica.2016.10.004 |
| [41] | Х. |
| [42] | С. Ван, С. Инь, Г. Цянь, Ю. Фэн, С. Кай и Л. Ван, «Кубатурный фильтр Калмана с максимальной корретропией, основанный на статистической линейной регрессии», C.N. Патент, 106487358 A, 8 марта 2017 г. [Онлайн]. Доступно: https://ieeexplore.ieee.org/document/9546666. |
| [43] | Б. Чен, Л. Син, Б. Сюй, Х. Чжао и Дж. К. Принсипи, «Понимание надежности оценки энтропии с минимальной ошибкой», IEEE Trans. Нейронная сеть. Учиться. Сист. , том. 29, нет. 3, стр. 731–737, март 2018 г. doi: 10.1109/TNNLS.2016.2636160 |
| [44] | Д. Эрдогмус и Дж. К. Принсипе. «Минимизация энтропии ошибки для контролируемого обучения нелинейных адаптивных систем», IEEE Trans. |
| [45] | Y. Zhang, B. Chen, X. Liu, Z. Yuan и JC Príncipe, «Сходимость алгоритма энтропии минимальной ошибки с фиксированной точкой», Entropy , vol. 17, нет. 8, стр. 5549–5560, август 2015 г. |
| [46] | Чен Б., Данг Л., Гу Ю., Чжэн Н., Принцип Дж. К., «Энтропийный фильтр Калмана с минимальной ошибкой», IEEE Trans. Сист. , Человек , Кибер. , Сист. , том. 51, нет. 9, стр. 5819–5829, сентябрь 2021 г. |
| [47] | Лю В., Покхарел П. П. и Принсипи Дж. К., «Энтропия ошибок, коррэнтропия и М-оценка», в Proc. 16-й семинар IEEE по машинному обучению. Сигнальный процесс ., 2006, стр. 179–184. |
| [48] | Дж. Чжао и Л. Мили, «Надежный фильтр Калмана с обобщенным максимальным правдоподобием для оценки динамического состояния энергосистемы», IEEE J. |
| [49] | К. Андреу и В. Каратанасси, «Оценка количества конечных элементов с использованием надежного метода обнаружения выбросов», IEEE J. Сел. Темы Наблюдение за Землей. Дистанционный датчик , том. 7, нет. 1, стр. 247–256, январь 2014 г. doi: 10.1109/JSTARS.2013.2260135 |
| [50] | B. Chen, X. Wang, Y. Li, and JC Príncipe, «Критерий максимальной корретропии с переменным центром», IEEE Signal Process. лат. , том. 26, нет. 8, стр. 1212–1216, август 2019 г. doi: 10.1109/LSP.2019.2925692 |
| [51] | Б. Чен, С. Ван, З. Юань, П. Рен и Дж. Цинь, «Многоядерная корретропия для надежного обучения», [онлайн]. Доступно: https://ieeexplore.ieee.org/document/9546666. Дата обращения: 15 октября 2021 г. |
| [52] | Б. |
Паркинсон, Дж. Спилкер, П. Аксельрад и П. Энге, Глобальная система позиционирования: теория и приложения . Норвуд, Массачусетс, США: Artech House, 2008.
Гревал, Л. Вейл и А. Эндрюс, Системы глобального позиционирования, инерциальная навигация и интеграция . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 2007.
doi: 10.1109/JSEN.2013.2291683
Аэросп. Электрон. Сист. , том. 49, нет. 3, стр. 1781–1791, июль 2013 г. doi: 10.1109/TAES.2013.6558019
6, стр. 3367–3374, июнь 2015 г. doi: 10.1109/JSEN.2014.2384492
, том. 66, стр. 460–468, январь 2017 г. doi: 10.1016/j.isatra.2016.09.010
18, нет. 6, статья № 1919, июнь 2018 г. doi: 10.3390/s18061919
doi: 10.1016/j.isatra.2018.05.001
1–8, июль 2017 г.
Инст. мех. англ. Г-Дж. воздух , том. 229, нет. 7, стр. 1236–1245, июнь 2015 г. doi: 10.1177/0954410014548698
Ван, Х. Ли, Дж. Цзо, В. Чжан и Х. Ван, «Надежный фильтр Калмана без производной максимальной корретропии и сглаживатель», IEEE Access , vol. 6, стр. 70794–70807, ноябрь 2018 г. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880618
Сигнальный процесс. , том. 50, нет. 7, стр. 1780–1786, июль 2002 г. doi: 10.1109/TSP.2002.1011217
Sel. Темы Сигнальный процесс. , том. 12, нет. 4, стр. 578–592, август 2018 г. doi: 10.1109/JSTSP.2018.2827261