Advertisement

卡尔曼滤波的运作方式将进行简要的、易于理解的阐述。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
为了便于更深入地掌握卡尔曼滤波器，我们将采用直观的阐述方式进行讲解，而非像许多教材那样，简单地堆砌大量的数学公式和符号。然而，卡尔曼提出的那五条核心公式仍然是理解其精髓的关键。借助现代计算机技术，卡尔曼滤波器的程序实现其实相当简洁，只要您能够掌握这五条基本的公式。在详细介绍这五条核心公式之前，我们先通过以下示例逐步地进行探索和分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 卡尔曼滤波原理详解（易于理解）
    优质
    本文章深入浅出地介绍了卡尔曼滤波的基本概念、工作原理及其应用，旨在帮助读者轻松掌握这一强大的数学工具。 为了更易于理解卡尔曼滤波器的概念，这里采用形象化的描述方式来讲解，并非像大多数参考书那样堆砌数学公式与符号。尽管如此，其五个核心公式是掌握该理论的关键所在。结合现代计算机技术，实际上这个算法非常简洁明了，只要你能够领会那五条公式的精髓即可。在探讨这些关键的公式之前，我们将通过一个具体的例子来逐步深入地探索卡尔曼滤波器的工作原理。
     
  • 卡尔曼滤波原理详解（易于理解）
    优质
    本教程深入浅出地解析了卡尔曼滤波的工作原理，适合初学者快速掌握这一关键技术。通过简洁明了的语言和实例分析，帮助读者轻松理解复杂概念，并应用于实际问题中。 卡尔曼滤波原理（简单易懂）： 过程方程：X(k+1) = AX(k) + BU(k) + W(k) 量测方程：Z(k+1) = HX(k+1) + V(k+1)
     
  • 卡尔曼滤波原理详解（易于理解）
    优质
    本文章深入浅出地解析了卡尔曼滤波的工作机制与数学基础，旨在帮助读者轻松理解这一强大的预测和数据融合算法。 本段落用通俗易懂的方式介绍了卡尔曼滤波的原理，让我们一起来学习吧。
     
  • 改进的卡尔曼滤波方法
    优质
    本研究提出了一种改进的卡尔曼滤波算法，通过优化预测和更新步骤，提高了在非线性系统中的估计精度与稳定性，适用于各类动态系统的状态估计。 压缩文件包含四个文件：一个源程序文件、一份卡尔曼滤波知识补充资料、一份扩展卡尔曼滤波知识介绍以及一道例题。如果你在卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方面有任何疑问，我们可以一起讨论。
     
  • 无迹卡尔曼滤波（简述UKF）
    优质
    无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种非线性状态估计技术，用于在噪声环境中从测量数据中预测和更新动态系统的状态。相较于传统的扩展卡尔曼滤波器，UKF通过使用无迹变换来更精确地捕捉非线性系统的特性，从而提供更为准确的状态估计结果。 无迹卡尔曼滤波（UKF）的原始文章详细阐述了该方法的基本原理及其在实际应用中的例子。
     
  • 卡尔曼平滑滤波MATLAB代码 - 离散卡尔曼滤波简易实现
    优质
    这段资料提供了一个简单的离散卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现方式。通过该代码可以帮助理解并应用卡尔曼滤波器进行状态估计，适用于初学者快速入门卡尔曼平滑技术。 我为我的卡尔曼滤波研究制作了教程，并附上了与该算法相关的文章。在我的大部分代码实现过程中受到了atushi工作的启发。 首先尝试理解测量模型以及卡尔曼滤波器方程的运作原理。我们使用恒速模型来预测状态矩阵，然后展示了一个雷达跟踪场景示例：当有人侵入感应区域时的情景，并将真值与一个具有较小测量误差的运动捕捉系统进行比较。 对于距离过滤的结果可以看出数据比离散的数据更加平滑。在代码脚本中可以找到特定数字的Q和R参数。经过处理后的结果，距离过滤误差几乎保持不变而速度滤波器则是在仅有位置观测信息的情况下估计出的速度值更准确。因此将观察矩阵H设定为[10]来实现这一目标。 通过比较原始数据与经过卡尔曼滤波处理的数据可以看出，在进行速度估算时，误差的方差明显减小了。状态空间模型（SSM）的应用中以汽车移动为例说明了其工作原理：当使用GPS检测到一辆车的位置信息后可以利用离散化的卡尔曼滤波器来估计车辆的速度值。
     
  • 卡尔曼滤波器工具包：包含标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、双重卡尔曼滤波器及平方根形式的卡尔曼滤波器-MATLAB开发
    优质
    卡尔曼滤波器工具包是一个MATLAB资源，提供标准、扩展和双重卡尔曼滤波算法以及平方根形式的卡尔曼滤波器实现。 该软件包实现了四种不同的卡尔曼滤波器：标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、双卡尔曼滤波器和平方根卡尔曼滤波器，并提供了每种过滤器类型的示例，以展示它们的实际应用情况。 对于这四种类型，KF函数接受多维系统的输入噪声样本，在考虑这些噪声样本中固有的时变过程和噪声协方差的情况下生成真实系统状态的估计。使用指数加权（或未加权）移动平均值来从含有白噪点的数据测量中推断出时间变化中的系统协方差。 标准卡尔曼滤波器是最基本的形式，它基于一个模型假设：数据包含实际系统的状态和随机噪声。扩展卡尔曼滤波器则是在此基础上的改进版本，允许用户指定非线性系统模型，并在执行过程中通过迭代的方式对其进行线性化处理。 双卡尔曼滤波器同时解决了两个标准卡尔曼滤波问题： 1) 对于给定的数据集拟合自回归（AR）模型并利用卡尔曼滤波器更新该模型； 2) 在每次迭代中，先应用AR模型再执行标准KF的更新步骤。 平方根形式的卡尔曼滤波器则采用了一种不同的方法来计算协方差矩阵的逆，以提高数值稳定性。
     
  • 平方根无迹卡尔曼滤波_scale3ft_平方根滤波_无迹卡尔曼滤波_卡曼尔滤波
    优质
    简介：平方根无迹卡尔曼滤波是一种先进的信号处理技术，通过采用平方根形式增强数值稳定性，并结合无迹采样提高非线性系统的估计精度。 一种非线性卡尔曼滤波算法相比扩展卡尔曼滤波，在处理非线性问题时具有更高的估计精度。
     
  • 卡尔曼滤波在DSP中的实现.zip_DSP卡尔曼滤波_卡尔曼滤波DSP
    优质
    本资源深入探讨了卡尔曼滤波算法在数字信号处理（DSP）领域的应用与实践，特别关注于卡尔曼滤波器的设计、优化及其在实际DSP项目中的高效实现。 卡尔曼滤波的DSP实现采用C语言编写，在数字信号处理器（DSP）上运行。
     
  • ECGKalmanFiltering.rar_ecg卡尔曼滤波_KalmanMatlabECG_信号处理卡尔曼滤波_卡尔曼
    优质
    本资源为ECG信号处理项目，采用卡尔曼滤波算法进行数据优化与噪声剔除。内容包括详细的MATLAB实现代码及注释，适用于研究和学习信号处理中的卡尔曼滤波技术。 利用数据采集系统获取的心电信号数据，在MATLAB环境中编写程序来提取心电信号。随后加入信噪比为20的高斯白噪声，并使用卡尔曼滤波进行处理。