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最佳状态估计-卡尔曼、H∞与非线性滤波方法.rar

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简介：
本资源深入探讨了最优状态估计技术，包括卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性滤波方法。适用于研究和工程应用中的高级信号处理需求。 最优状态估计中的卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性滤波的40个MATLAB代码示例（包括Ex1-2_MotorSim到Ex15-5_ParticleEx5），非常实用。

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  • 最佳状态估计-卡尔曼、H∞与非线性滤波方法.rar
    优质
    本资源深入探讨了最优状态估计技术，包括卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性滤波方法。适用于研究和工程应用中的高级信号处理需求。 最优状态估计中的卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性滤波的40个MATLAB代码示例（包括Ex1-2_MotorSim到Ex15-5_ParticleEx5），非常实用。
     
  • 最佳状态估计：卡尔曼、H∞与非线性滤波方法
    优质
    本书深入浅出地介绍了状态估计领域的三大经典方法——卡尔曼滤波、H∞滤波以及非线性滤波技术，适用于对信号处理和控制理论感兴趣的读者。 最优状态估计包括卡尔曼滤波、H∞滤波以及非线性滤波。其中，卡尔曼滤波是最优状态估计的一种经典方法。
     
  • 最佳状态估计：卡尔曼、H∞和非线性滤波（中文版）
    优质
    本书《最佳状态估计：卡尔曼、H∞和非线性滤波》深入浅出地介绍了卡尔曼滤波、H∞滤波以及多种非线性滤波算法，适用于工程技术人员及科研人员参考学习。 《最优估计理论》的特点在于其理论与实际问题紧密结合，并且实例丰富而鲜明。该书既适合作为控制理论与控制工程、导航与测控、通信工程、仪器科学与技术、系统工程、电气工程及电子信息工程等学科研究生和高年级本科生的教材，也可作为相关领域科研人员的重要参考书籍。
     
  • 非线性卡尔曼滤波方法
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    非线性卡尔曼滤波方法是一种用于处理非线性系统的状态估计技术，通过迭代预测和更新步骤来优化对系统状态的理解，在导航、控制等领域有广泛应用。 EKF（扩展卡尔曼滤波）、UKF（无迹卡尔曼滤波）、CKF（中央差分卡尔曼滤波）和GHKF（高斯混合卡尔曼滤波）是几种常用的非线性状态估计方法。这些技术在各种应用中都有使用，例如导航、机器人学以及信号处理等。此外，MATLAB是一个广泛使用的工具箱，用于实现这些算法并进行仿真分析。 重写后的文本不包含任何链接或联系方式，并且保持了原文的核心信息和意图不变。
     
  • 25811209EKFforGPS状态估计.rar_GPS卡尔曼滤波_GPS跟踪_卡尔曼方法
    优质
    本资源提供基于EKF（扩展卡尔曼滤波）算法的GPS状态估计程序代码，适用于进行GPS信号追踪及状态优化的学术研究与工程应用。 GPS利用卡尔曼滤波器作为跟踪环路滤波器来处理导航信号的跟踪问题。
     
  • xindaoguji.rar_kalman channel_xindaoguji_状态估计_卡尔曼滤波_信道估计卡尔曼
    优质
    本资源为“xindaoguji.rar”，主要内容涉及Kalman Channel、状态估计及卡尔曼滤波技术在信道估计中的应用。包含理论分析与实践案例，适用于通信工程研究者和学生学习。 利用卡尔曼滤波器进行信道估计时，状态方程和测量方程可以分别表示为： 要求：绘制出信道均方误差随样本数增加的变化曲线，并提供相应的MATLAB程序及具体的估计过程。
     
  • CKF_1_容积卡尔曼滤波_状态估计_CKF_卡尔曼滤波器
    优质
    简介：容积卡尔曼滤波（CKF）是一种先进的状态估计技术，基于扩展卡尔曼滤波但采用第三度矩方法提高非线性系统的精度与鲁棒性。 容积卡尔曼滤波例程包括状态更新和观测更新两个过程。
     
  • 最佳状态估计——卡尔曼、H∞与非线性滤波详解—《中英双语+代码大全集》（含专属内容，物超所值）
    优质
    本书深入浅出地讲解了卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性系统的状态估计方法，涵盖理论解析、实例分析与编程实现，并提供丰富的中英文对照和实用代码，极具参考价值。附赠专属内容，物超所值。 文档包括了关于最优状态估计的英文原版内容以及中文翻译版本（译者为张永刚），这些都是非常宝贵的资源。特别值得一提的是，我提供了英文原版的相关MATLAB程序源码，这让你在学习完理论知识后，在进行功能验证时无需自己编写代码；这些程序中包含H无穷滤波、非线性滤波和粒子滤波等技术。希望这份资料能遇到真正懂得欣赏它的人。 最后要感谢张永刚老师，他的课程非常出色。如果有机会的话，大家可以来哈尔滨工程大学旁听他的课，他讲得非常好，并且具有很强的人格魅力。给张老师点赞一下！
     
  • 无迹卡尔曼滤波_UKF_参数估计与状态估计
    优质
    本文章介绍无迹卡尔曼滤波（UKF）在参数估计和状态估计中的应用，通过非线性系统的实例分析其优越性能。 UKF无迹卡尔曼滤波算法用于状态参数估计，并且该算法的测试是可行的。
     
  • 在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器(EKF)以估计非线性系统状态的方法
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    本简介探讨了如何利用MATLAB软件来实施扩展卡尔曼滤波器（EKF），用于处理和估计复杂、非线性系统的动态状态，提供了一种有效的数据分析与预测工具。 在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）通常涉及对非线性系统的状态进行估计。EKF是从标准的卡尔曼滤波器发展而来的，用于处理具有非线性动态模型或观测模型的问题。通过泰勒级数展开，可以将非线性系统近似为线性系统，从而让卡尔曼滤波技术适用于此类问题。 扩展卡尔曼滤波的主要步骤包括：初始化状态估计和误差协方差矩阵；根据非线性的状态转移方程预测下一时刻的状态；在线性化点处对这些非线性方程式进行泰勒展开以简化为线性形式；利用观测数据与雅可比矩阵更新状态的估算值。最后，通过重复执行上述步骤来迭代地改进估计结果。 以下提供了一维非线性系统中EKF算法的一个简化的MATLAB代码示例： ```matlab function [x_est, P_est] = extendedKalmanFilter(x_est, P_est, u, z, F, H, Q, R) % x_est: 当前状态的估计值 % P_est: 状态协方差矩阵，表示当前对系统不确定性的量化 % u: 控制输入信号 % z: 观测数据向量，代表从实际系统获取的数据点 % F: 非线性状态转移函数（需要进行线性化处理）的雅可比矩阵形式 % H: 测量模型的雅可比矩阵，用于描述观测值与真实状态之间的关系 % Q: 过程噪声协方差矩阵，反映系统动态变化中的不确定性 % R: 观测噪声协方差矩阵，表示测量误差的影响 % 预测步骤：更新估计的状态和误差协方差 x_pred = f(x_est, u); % 根据非线性模型预测新状态值 P_pred = F*P_est*F + Q; % 更新预测阶段的协方差矩阵 % 线性化及卡尔曼增益计算：基于当前估计点进行局部近似 K = P_pred * H / (H*P_pred*H + R); % 计算卡尔曼增益 % 更新步骤：利用观测数据修正状态和协方差矩阵 x_est = x_pred + K*(z - h(x_pred)); % 根据测量值调整估计的状态向量 P_est = (eye(size(K)) - K*H) * P_pred; % 更新误差的协方差 end ``` 请注意，上述代码中的`f()`和`h()`函数分别代表了状态转移函数及观测模型。在实际应用中，需要根据具体问题定义这些非线性关系，并计算相应的雅可比矩阵F和H来完成EKF算法的核心步骤。