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  1. 卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述

  2. 。它们提供了一种高效可. 计算的方法来估计过程的状态，并使 ... 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-07
    • 文件大小：275456
    • 提供者：ppky1001

  1. 离散卡尔曼滤波器 matlab 代码

  2. 离散卡尔曼滤波器 matlab 代码 可以参考参考 可以运行的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-18
    • 文件大小：4096
    • 提供者：strongmission

  1. 卡尔曼滤波算法原理及MATLAB源程序

  2. 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及 其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给出了一个相对简单的 带图实例。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-04-18
    • 文件大小：637952
    • 提供者：x07044127

  1. 卡尔曼滤波器的通俗易懂介绍

  2. 这是一个很好的介绍卡尔曼如何实现的册子。从离散标量开始引入，逐步推广到矩阵描述、非线性系统的处理等等~简洁易懂，适合初次接触卡尔曼滤波的学习者

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u010141872

  1. 卡尔曼滤波器介绍

  2. 卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可 计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波 器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能 估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及 其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给出了一个相对简单的 带图实例。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-10-10
    • 文件大小：552960
    • 提供者：u012033157

  1. 卡尔曼介绍

  2. 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及 其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给出了一个相对简单的 带图实例。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-03-07
    • 文件大小：552960
    • 提供者：u013965085

  1. 卡尔曼滤波器

  2. 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及 其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给出了一个相对简单的 带图实例。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-13
    • 文件大小：641024
    • 提供者：u014084264

  1. 卡尔曼滤波简介

  2. 一位仁兄翻译的，文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给出了一个相对简单的带图实例。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-01
    • 文件大小：552960
    • 提供者：eric41050808

  1. 卡尔曼滤波器分析与设计

  2. 卡尔曼 滤波 器是一种最优估计， 具有连续和离散两种形式， 分别对应于连续和离散线性系统的 估计问 题。离散型算法可直接在数字 计算机实现。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-09-04
    • 文件大小：84992
    • 提供者：sinat_20388745

  1. 卡尔曼滤波中文简介

  2. 卡尔曼滤波中文简介，高清版，介绍了离散卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-12-01
    • 文件大小：490496
    • 提供者：vet

  1. matlab开发-带遗忘因子的离散卡尔曼滤波器

  2. matlab开发-带遗忘因子的离散卡尔曼滤波器。带遗忘因子的离散卡尔曼滤波器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38744153

  1. matlab开发-带可变遗忘因子的离散卡尔曼滤波器

  2. matlab开发-带可变遗忘因子的离散卡尔曼滤波器。变遗忘因子离散卡尔曼滤波器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 最优状态估计 卡尔曼H∞及非线性滤波 （美）西蒙

  2. 本书介绍了系统最优状态估计的方法。全书分为四大部分，第一部分给出了系统状态估计所需的数学基础，包括线性系统理论、概率理论、最小二乘估计、状态和协方差阵迭代；第二部分主要阐述了卡尔曼滤波器及其发展，包括离散卡尔曼滤波器、卡尔曼滤波器的其他表示方法、发展的卡尔曼滤波器、时间连续卡尔曼滤波器和最优平滑；第三部分介绍了H∞滤波器；第四部分介绍了非线性滤波器，包括非线.

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2019-04-05
    • 文件大小：80740352
    • 提供者：qq_34084561

  1. 卡尔曼滤波器介绍

  2. alman 滤波器是一套数学等式，它提供了一种有效的以最小均方误差来估计系统状态 的计算(递归的)方法。它在以下几方面是非常强大的：它支持过去、现在、甚至将来估计， 甚至在系统准确模型也未知的情况下。 本文的目的是提供一种对离散的 Kalman 滤波器的实用介绍。这些介绍包括对基本离散 kalman 滤波器、起源和与之相关的简单(有形)的带有真实数字和结果的描述和讨论。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-07
    • 文件大小：347136
    • 提供者：guozhi1111

  1. 带有卡尔曼滤波的灰色补偿PID控制器设计

  2. 改进一类带有随机噪声的离散线性不确定系统,提出了一种带有卡尔曼滤波器的灰色补偿PID控制器设计方法.该方法分为两个阶段进行,第一阶段采用带有卡尔曼滤波器的PID控制器进行控制,对符合匹配条件的不确定参数进行估计;第二阶段经过N步后,在上述控制律基础上,按估计参数加上灰色补偿控制.研究结果表明:该方法不仅能精确估计出系统的不确定参数,实现对系统不确定部分的有效补偿,而且经过卡尔曼滤波后使系统能够有效地抑制随机噪声的干扰,增强了系统的鲁棒性.仿真结果验证了该方法的有效性,对该类系统在控制领域的应用具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：867328
    • 提供者：weixin_38684976

  1. kalman滤波器卡尔曼系数的推导

  2. kalman滤波器中关于K参数的推导，卡尔曼滤波有两种表达形式一种是连续形式，就是导数形式那个X‘=AX+Bu 另一个是离散形式Xk=AXk-1+Bu K是推导出来的，K中的噪声估算误差Q和测量误差R是根据实际需要调整的，就算知道实际的采样误差，也是个调整量，跟PI参数类似 动态模型没法用最小二乘法，动态意味着随着时间状态发生变化，最小二乘法是稳定数值（也可以说是稳态） 求解电路里面有电容，所以是动态求解

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-23
    • 文件大小：812032
    • 提供者：yuewei34

  1. 相关噪声系统的测量反馈自整定加权测量融合卡尔曼滤波器

  2. 对于具有多个传感器和未知噪声统计信息的线性离散随机系统，通过使用测量反馈，满秩分解和加权最小二乘理论设计了噪声方差和互协方差的在线估计器。 此外，提出了一种自调谐加权测量融合卡尔曼滤波器。 Fadeeva公式用于建立噪声统计未知的ARMA创新模型。 静态和可逆ARMA创新模型的采样相关函数用于识别噪声统计信息。 证明了所提出的自校正加权测量融合卡尔曼滤波器收敛于最优加权测量融合卡尔曼滤波器，这意味着它的渐近全局最优性。 雷达跟踪系统的仿真结果表明了该算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38613548

  1. 离散随机奇异系统的最优融合降阶卡尔曼估计

  2. 基于线性最小方差（LMV）意义上标量加权的最优融合算法，针对具有多个传感器和相关噪声的离散时间随机奇异线性系统，给出了包括预测器，滤波器和平滑器在内的分布式最优融合降阶卡尔曼估计器。 。 原始高阶奇异系统的融合估计问题转移到两个降阶子系统的融合估计问题。 与每个传感器的任何局部估计器相比，它们的精度更高。 分别为两个降阶子系统推导任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差矩阵。 此外，还研究了稳态融合估计量，这些估计量减少了在线计算量。 具有三个传感器的仿真示例显示了有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38704011

  1. 离散时间随机奇异系统的最优和自调谐融合卡尔曼滤波器

  2. 基于线性最小方差意义上标量加权的最优融合估计算法， 提出了一种基于标量加权的分布式最优融合卡尔曼滤波器。 具有多个传感器和相关噪声的奇异系统。 过滤误差的互协方差矩阵在任何两个传感器之间得出。 当噪声统计信息未知时， 提出了基于相关函数和加权平均法的辨识方法。 此外，给出了分布式自调谐融合滤波器，其中包括两级融合，其中第一级融合用于识别噪声协方差，第二阶段融合用于获得噪声融合状态过滤器。 仿真结果验证了所提算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38714509

  1. 基于多模型方法的自适应卡尔曼滤波

  2. 针对一类观测噪声统计特性未知的离散时间系统设计一种多模型自适应卡尔曼滤波器。基于多个不同的固定观测噪声协方差阵建立多个固定模型卡尔曼滤波器，将多个固定模型卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器。针对每一个滤波器建立一个基于输出误差的指标切换函数，每一个采样时刻将指标切换函数取得最小值的滤波器的状态估计值切换为系统的当前状态估计值。仿真结果表明，与常规的自适应滤波器相比，此方法可以极大地改善滤波器的滤波效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：278528
    • 提供者：weixin_38689824
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