针对当前物联网感知层在感知多源信息时，尚没有一种很好的融合方法的问题，根据无线传感器网络(WSN)和射频识别(RFID)网络自身的特点，通过引入数据融合器，提出了一种将电子产品编码(EPC)和环境参数建立映射关系的方法。将该方法应用于超市仓储管理系统，对其编码并且构建原型系统，该方法能够明显提高数据传输的有效率，试验结果验证了所提出方法的正确性和有效性。

在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.

刮板输送机是煤矿井下重要的开采设备之一,简要分析了现阶段刮板输送机的故障诊断现状,针对刮板输送机故障种类繁多,相互影响大且不易诊断的问题,根据多传感器数据融合理论,提出了RBF和模糊积分相结合的刮板输送机故障诊断数据融合方法。在特征级采用RBF,可以对同类传感器采集的数据进行快速学习和收敛,得到同源数据对每一类故障的模糊测度,以便在高维空间内进行同源数据的线性可分。决策级采用模糊积分理论利用该模糊测度通过模糊积分计算,获得刮板输送机故障信息的预测结果,该方法具有较好的容错性,简化了冗余信息,降低了故障相互影响的关联性。刮板输送机减速器电机故障的诊断研究表明,文中所提出的方法有助于克服故障类型的不确定性,在整体上确保故障数据的完备性,正确地判定故障的类型,提高了故障诊断的准确性。

为了研究瓦斯涌出异常的车集矿瓦斯赋存规律,运用瓦斯地质理论和多源瓦斯数据融合技术对其进行研究。分析结果表明,煤层埋深对车集矿瓦斯含量赋存影响最大,不同瓦斯地质单元主控因素不同。选用拟合后R2>0.4的瓦斯含量为主要影响因素,利用SPSS软件进行回归分析,获得第Ⅰ及第Ⅱ瓦斯地质单元瓦斯含量的多元线性回归方程。经显著性水平检验及模型验证可知,所获结论能较好地反映煤层瓦斯含量赋存规律。

数据融合matlab代码论文：一种在非约束条件下获取的异构机载LiDAR和光学图像数据的通用高效数据融合方法 由Nguyen，拉瓦尔大学和IMT Atlantique开发的Matlab代码 主文件夹： phd_dev：公共文件夹包含粗注册开发以及其他杂项代码 蛇：致力于蛇模型的早期开发 SR：致力于超分辨率和精细配准 SRSM：专用于遥感MDPI文章中使用的基于超分辨率的蛇模型 R2Sonic：致力于应对R2Sonic悬浮泥沙挑战 注册开发人员： 从LiDAR提取建筑片段 building_region_seg：从LiDAR数据中提取建筑区域，生成建筑遮罩 buildingBoundaryExtraction：提取给定蒙版的边界（作为播种区域） 从图像中提取建筑细分 meanshift_seg_final：运行meanshift分段和过滤，调用MeanShiftCluster MeanShiftCluster： meanshift算法 segmentFiltering ：基于区域过滤区域 building_img_seg_meanshift：使用MBR填充百分比细化均值偏移结果段 段匹

基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking

中心议题 　　多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理 　　电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理 　　采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果 　　解决方案 　　采用漏磁传感器阵列，提高检测灵敏度，减小钢管表面接触噪声和温度影响 　　对信号预处理，保证测试准确性 　　选用RBF神经网络作为融合中心的特征层融合器 　　随着电子技术、神经网络和人工智能处理技术的发展，国内外都在开展新的漏磁信号处理方法的研究。由于传统方法受人为因素影响严重，容易产生漏检误检，大大影响了检测准确度，因此特别需要一种对缺陷信号的智能化处理方法。多传

通过视觉惯性数据融合进行室内导航 这是以下论文的代码： Farnoosh，A.，Nabian，M.，Closas，P.，＆Ostadabbas，S.（2018年4月）。 通过视觉惯性数据融合进行第一人称室内导航。 在位置，位置和导航专题讨论会（PLANS）中，2018 IEEE / ION（pp.1213-1222）。 IEEE。 联系人 ， 内容 1.要求 这段代码是用MATLAB R2016b编写的 2.用于收集视频-IMU的iPhone应用程序 联系 ，请求访问我们的iPhone应用程序以收集频率可调的同步视频和IMU数据 2.样本视频 本文中用于实验的走廊的原始视频以及通过我们的iPhone App收集的IMU测量值都包含在./sample_video/目录中。 3.走廊视频的运行代码 运行demo_vpdetect_modular.m 此代码包含以下部分： 阅读整个视频

对当前数据融合方法的一个综述，描述的各种方法的优缺点，并列举了相关的应用

红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地鉴别.pdf