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基于 Simulink 的 TD 滤波器(最速离散跟踪微分器)实现

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简介:
本研究利用Simulink平台实现了TD滤波器的设计与仿真,该滤波器具备快速、精确的信号处理能力,适用于多种动态控制系统。 自抗扰控制器的设计包括三个部分:首先,通过跟踪微分器(Tracking Differentiator, TD)合理提取信号的导数;其次,利用状态扩张观测器(Extended State Observer, ESO)来估计系统的状态以及总的干扰;最后,计算控制量,并不限于比例、积分和微分等线性组合。由于自抗扰算法的内容较为丰富,在这里我们主要讨论如何使用Simulink实现TD模块的设计,重点在于运用M语言进行编程,因为这样可以方便地将程序移植到C语言环境中。值得一提的是,任何信号的预测滤波器都会对原始信号产生一定的相位滞后,而这个跟踪微分器同样可用于信号的预测或滤波处理,并且相比一阶低通滤波和基础版卡尔曼滤波而言,它具有较小的相位延迟,可以作为一个参考。

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  • Simulink TD
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    本研究利用Simulink平台实现了TD滤波器的设计与仿真,该滤波器具备快速、精确的信号处理能力,适用于多种动态控制系统。 自抗扰控制器的设计包括三个部分:首先,通过跟踪微分器(Tracking Differentiator, TD)合理提取信号的导数;其次,利用状态扩张观测器(Extended State Observer, ESO)来估计系统的状态以及总的干扰;最后,计算控制量,并不限于比例、积分和微分等线性组合。由于自抗扰算法的内容较为丰富,在这里我们主要讨论如何使用Simulink实现TD模块的设计,重点在于运用M语言进行编程,因为这样可以方便地将程序移植到C语言环境中。值得一提的是,任何信号的预测滤波器都会对原始信号产生一定的相位滞后,而这个跟踪微分器同样可用于信号的预测或滤波处理,并且相比一阶低通滤波和基础版卡尔曼滤波而言,它具有较小的相位延迟,可以作为一个参考。
  • ADRC(TD)
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    ADRC微分跟踪器(TD)是一种先进的控制算法应用工具,采用自适应递阶控制器结合微分跟踪技术,能够有效提升系统的动态响应和稳定性。 在Simulink实现ADRC微分跟踪器(TD),模型中包含离散微分、一阶微分器、二阶微分器以及非线性微分器的对比。
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  • 改进
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    本项目采用粒子滤波算法,在MATLAB平台上实现了高效稳定的多目标跟踪系统。代码模块化设计便于二次开发与应用拓展。 用MATLAB实现对多运动员的实时跟踪有很好的效果。
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    本文章介绍如何使用C++编程语言实现三种相关滤波器跟踪算法——KCF、DSST和STAPLE,提供高效目标追踪解决方案。 在算法中使用到的第三方包包括: 1.1 src/3rdparty/cv_ext:主要用于获取初始化框、计算归一化的响应值以及进行频率域内的加法操作。 1.2 src/3rdparty/piotr:用于计算Hog特征,通过OpenCV接口实现Piotr包中的Hog特征计算功能。 1.3 src/3rdparty/tclap:主要用于解析命令行参数。 2. src/cf_lib 包含了不同Tracking算法的实现: 2.1 src/cf_lib/common:包含一些公共操作,如尺度估计、特征矩阵的乘法和求和等。cf_tracker 是一个抽象接口类,后续所有的跟踪算法都继承自这个类,并提供以下操作接口: - cf_tracker::reinit:根据初始位置重新初始化跟踪器并训练模型。 - update:更新物体框的位置并将新位置反馈给boundingBox;然后利用新的位置对模型进行更新(逐帧更新)。 - updateAt:选择一个新的对象框,基于当前的框来更新模型而无需重新训练。
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    本研究利用MATLAB平台,设计并实现了Kalman滤波算法在人体跟踪中的应用,有效提升了目标定位精度和稳定性。 在MATLAB中实现人体跟踪,并通过文档讲解卡尔曼滤波算法应用于人体跟踪的方法。
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  • .pdf
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