本文介绍Kalman滤波方程的可观测性判断及参数调整策略。通过分析Kalman滤波方程的结构,我们提出了一种可行的参数调整策略,使得滤波估计的结果更加准确、可靠。同时,我们还给出了方程的可观测性判断方法,以便于检测模型中可能存在的问题。通过深入研究Kalman滤波方程,我们可以更好地理解其工作原理,从而更好地应用于实际问题中。
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卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位
关于Kalman滤波的仿真程序,便于理解,包括距离和速度的显示与滤波前后的对比
Kalman滤波的一个简单应用。对于一个恒稳电压加入噪声后估计原来的电压值。
自行编写的kalman滤波器程序。有助于理解kalman滤波器的工作过程
卡尔曼滤波器是很好的估计器,可能用来做线性系统状态估计
卡尔曼滤波器在matlab下实现kalman滤波的程序源代码
经典的Kalman滤波中文版,延伸有UKF等介绍
KALMAN滤波算法程序是matlab的程序
完成的Kalman 滤波器源代码,无密码,解压后可直接使用
利用Kalman滤波实现系统逆识别,同时恢复出原来的信号。
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