Bayes概率推理融合
用先验与观测条件概率更新假设后验，再按决策规则选择解释。
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用先验与观测条件概率更新假设后验，再按决策规则选择解释。
在共同鉴别框架下综合证据，以区间关系表达支持与信息不足。
一阶低通滤波模型用时间常数τ保留加速度计的低频角位移、抑制其高频噪声，并与陀螺仪积分后经一阶高通得到的互补信号相加，从而在复频域、Z域和离散差分形式下统一给出角度估计。
一阶高通滤波用于让陀螺仪积分后的角速度信号通过并抑制其低频漂移，再与加速度计经一阶低通滤波的角位移相加，从而得到互补的角度估计。
把传感器模型与知识工程用于融合推理，实时动态输入和知识规模约束实现。
每节点接收前级结果并作本地融合，末级包含前级信息。
用人为制定规则、总体数据库与控制机构组织融合推理。
模糊逻辑、神经网络、专家系统与产生式规则按机制组织信息。
传感信息配准性是指多个传感器数据在物理量、时空分辨率和测量位置三个维度上对齐，从而可用于特征层融合的基本条件。
陀螺仪动态响应好但静止漂移，加速度计静止倾角准但动态受扰，二者误差频带互补，故用加速度计低通、陀螺仪积分后高通再求和重构角位移。
重复或相似观测可支持容错，但共同偏差不会因源多自动消失。
用事先已有的类别、模型或经验知识支持观测解释和可信度更新。
按传感信息之间及与内部模型的关系进行融合处理。
决策层数据融合是在各传感器独立完成特征提取与模式识别（局部属性判决）之后，通过关联与融合输出统一识别结果的多传感器融合方式，是抽象层次最高、容错性最好的融合层次。
直接对同量冗余观测加权形成融合值，教材未给权重求解推导。
动作捕捉将手部动作分解为整体旋转与手指动作，通过手腕坐标系中的三维坐标与绕轴旋转参数来描述手部姿态。
在状态与观测统计模型下递推更新，线性高斯条件限定最优性。
原始层数据融合在特征提取前直接处理多传感器原始观测，通过统一物理量配准后，用互补滤波将加速度计低通角位移与陀螺仪积分后高通角位移求和，重构完整角位移信号。
按处理内容将多路互补信息并行组合，不混同并联信息流结构。
多传感器系统通过多个传感器观测同一被测量，在统一准则下对时空观测信息进行分析综合，以获得比单一传感器更准确、可靠的一致描述。
区分多源信息的时效、变化速度、确定程度与相互关系。
互补滤波用加速度计倾角的低通分量与陀螺仪角速度积分后的高通分量相加，重构出全频段角位移估计。
传感器阵列采集手部弯曲数据，经深度学习模型提取特征并决策，输出手指姿态的三维估计值。
姿态特征线性回归模型用历史样本学习权重向量 w，把特征向量 x 线性映射为姿态估计值 ŷ=wᵀx。
各源直接送融合中心，由中心综合，信息流不经过前级源传递。
实时库存当前观测与处理结果，非实时库存历史和辅助知识。
将不同观测关联到同一目标，处理不精确与干扰引发的二义性。
数据融合按融合环节在信号链中的位置分为原始层、特征层和决策层三层次，融合越靠前保留信息越完整但数据量与配准要求越高。
用低层状态属性与高层抽象判断说明融合功能，并保留局部术语边界。
把多源观测与模型知识综合为状态解释和决策依据的系统。
最小二乘参数估计通过让历史样本的预测残差平方和最小，来确定线性模型 ŷ=wᵀx 中的参数 w。
先定义信息与算子的0–1程度映射，再选择合并运算进行推理。
用定义函数归纳多源信息，输出含义和条件须明确。
将并联与串联信息流组合，分别指出总体与局部结构。
特征是从传感器原始数据中提取出的具有代表性或区分性的属性，用于把高维原始数据压缩为低维特征向量，供决策模型完成识别与判断。
特征向量是把传感器原始数据中具有代表性或区分性的属性提取出来、按固定顺序排列成的多维数值向量，作为决策模型的输入。
特征层数据融合在原始数据完成特征提取之后、属性判决之前进行，将多传感器特征向量综合后送入决策模型，从而在信息量与容错性之间取得折中。
特征提取是从传感器原始数据中提取具有代表性或区分性的属性，形成低维特征向量，供决策模型使用，是特征层数据融合的基础环节。
神经网络数据融合将多传感器阵列的原始输入经网络特征提取与决策映射，直接输出手指姿态等高层解释结果。
在教材处理形态分类中按对传感信息关系的理解作联合处理。
知识库和传感器数学模型支持融合推理，不将简略示意扩成完整专家架构。
综合状态与类型判断态势、趋势与应对策略，结论有条件。
统一不同层次与同层描述，坐标变换误差也会进入融合结果。
用新观测更新状态估计，再预测下一次扫描供后续关联。
把实测多维特征与先验类别特征比较，输出目标类型。
传感器数学模型和关系知识支持融合解释，与态势观测结果存储分开。
比较中心并联、逐级串联和局部总体混合的信息传递，不混同处理形态。
统一观测时间参考点与空间坐标，说明功能模型中的特征提取用语。
验证关联观测、分析新观测、更新态势与决策，方法复杂度服从系统要求。
陀螺仪动态测量准但静止漂移，加速度计静止测角准但动态受运动加速度干扰，二者经互补滤波（加速度计低通、陀螺仪积分后高通再求和）可重构完整角位移。
陀螺仪零点漂移是静止时角速度输出偏离零基准的误差，经积分后使角位移随时间累积漂移。
按教材分类列出加权平均、Bayes、D-S和卡尔曼，依据输入与假设选用。