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Kalman Filtering Method and Its Application in Deformation Monitoring
卡尔曼滤波器是一种常用于估计、跟踪与预测的算法,而在噪声处理中,它也能够发挥优秀的作用。本文将介绍利用卡尔曼滤波器处理噪声所采取的方法与技巧,并且结合案例来详细阐述其在实际应用中所取得的效果。
C编的卡尔曼滤波算法 在导航、控制等方面有很好的参考价值
S变换因其优良的时频特性而在故障定位方面获得了广泛的应用,但由于S变换计算时采用等间隔采样频率点,因而计算量较大,且存在运算速度和测距精度之间的矛盾,即为了提高测距精度必须提高采样频率,但提高采样频率
扩展卡尔曼滤波在永磁同步电机控制系统中的应用研究.kdh
国防科技大学的博士论文,本文研究了UKF和粒子滤波两种非线性滤波方法,并将其应用于非线性静基座对准和惯性/GPS组合导航,系统地研究了初始对准和惯性/GPS组合导航中各种非线性项对系统性能的影响。(本
卡尔曼滤波(KF)广泛应用于线性系统的状态估计问题.然而,它需要精确已知过程噪声的统计特性,这在实际应用中往往是不能满足的.在这个背景下,首先,根据协方差匹配原理建立一种带有过程噪声递推估计的自适应K
采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。
卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究0.rar
针对全球定位系统(GPS)信号定位过程中存在多径导致定位误差,尤其静态环境中零频差短多径引发的定位拖尾现象,提出了一种自适应估计多径残留的扩展卡尔曼滤波算法,实现了静态环境中零频差短多径抑制。首先量化
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