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仿真技术 电池模型辨识

锂电池离线辨识方法,论文,在确定二阶RC 等效电路模型的基础上, 采用渐衰记忆的递推最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法对模型参数与 SOC 在线联合估算。经过实验与仿真验证,
https://www.eeworm.com/dl/509459.html
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源码 锂电池SOC估算

基于扩展卡尔曼滤波实现的锂电池SOC估算
https://www.eeworm.com/dl/515013.html
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技术资料 同源多传感器加权数据融合算法的研究

在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量,然而由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不问程度的受到嗓声的干扰,为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果,霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息,得到对被 ...
https://www.eeworm.com/dl/831128.html
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技术资料 S32K144的主从式BMS主控单元设计

目前电动汽车主要以锂电池作为动力来源,为了提高锂电池的使用时间和安全性,为锂电池提供安全良好的运行环境,电池管理系统应运而生。BMS主控单元基于S32K144汽车级单片机,通过主从式网络控制结构能够对锂电池的各个参数进行采集与分析。采用扩展卡尔曼滤波对电池的荷电状态(SOC)进行估算,克服普通估算方法无法避免电池内阻误 ...
https://www.eeworm.com/dl/831569.html
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技术资料 电动汽车电池管理系统(BMS)及其验证系统的开发

近年来地球的环境恶化问题使得新能源汽车受到人们的重视。动力电池是决定着纯电动汽车的各方面性能的核心部件。电池管理系统(BMS)与整车控制器和充电机进行通讯,对动力电池组的充放电过程进行控制和保护,对各单体进行均衡控制,并根据一定的算法来估计动力电池组的电量状态(SOC),为驾驶员提供续航信息。整车企业及电 ...
https://www.eeworm.com/dl/838292.html
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人工智能/神经网络 该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线

该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进. ...
https://www.eeworm.com/dl/650/197550.html
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通信网络 基于Sage-husa自适应滤波算法的AUV组合导航系统设计

文中针对水下自主航行器提出了一种新型的基于捷联惯导(SINS)和GPS的组合导航系统设计方案。该方案以捷联惯导作为主系统,同时利用GPS重调捷联惯导系统,建立了该组合导航系统的卡尔曼滤波模型,设计了输出校正间接法的卡尔曼滤波算法和Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明由于GPS位置和速度信息的引入,一定程度 ...
https://www.eeworm.com/dl/564/32788.html
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其他书籍 一个讲解关于自适应滤波的PPT 

一个讲解关于自适应滤波的PPT ,其中包括LMS,RLD,和卡尔曼滤波的原理及应用环境。
https://www.eeworm.com/dl/542/157864.html
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文件格式 随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重

随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重随机样本近似相 应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似, ...
https://www.eeworm.com/dl/639/239487.html
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人工智能/神经网络 这是monte carlo粒子滤波的一个实例程序

这是monte carlo粒子滤波的一个实例程序,对于学习卡尔曼滤波和粒子滤波都有很大帮助
https://www.eeworm.com/dl/650/281983.html
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