代码搜索：卡尔曼算法
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txt 卡曼滤波论文.txt
无论对线性系统还是非线性系统，滤波器所用到的系统都是精确已知的，噪声的协方差和均值也已知，滤波器的作用就是在观测噪声和过程噪声的作用下，利用输出值，估计出系统状态的真值（期望值），但是在滤波中用到了被观测系统的精确信息（f,h）,既然这样，那么只要测出要观测系统的初值，带入已知的系统仿真（不加噪声），即可以得到系统状态的真值，为什么还要滤波？这个想法很幼稚，是不是可以这样解释，系统受到的噪声影响会 ...
www.eeworm.com/read/396209/8118943
asv 卡尔曼正弦信号滤波.asv
clc;
clear all
t=1:300;
s1=sin(4*pi*t/300);%有用信号
C=0.01; %噪音强度
N=3000; %某点的观测次数
A=0.99;
for t=1:300
z=C*randn(1,N)+sin(4*pi*t/300);%在某个点观察了N次的测量结果
xx(1)=0;
Q=0.00738;
R=1;
p(1)=0.2;
f
www.eeworm.com/read/396209/8118973
m 卡尔曼正弦信号滤波.m
clc;
clear all
t=1:300;
s1=sin(4*pi*t/300);%有用信号
C=0.01; %噪音强度
N=3000; %某点的观测次数
A=0.99;
for t=1:300
z=C*randn(1,N)+sin(4*pi*t/300);%在某个点观察了N次的测量结果
xx(1)=0;
Q=0.00738;
R=1;
p(1)=0.2;
f
www.eeworm.com/read/396209/8119009
m 卡尔曼直流信号滤波.m
clc;
clear;
z=0.01*randn(1,150)-0.37727;
xx(1)=-0.31;
Q=0.000001;
R=1;
p(1)=0.02;
s(1)= -0.37727;
for k=2:1:150
s(k)= -0.37727;
xs(k)=xx(k-1);
ps(k)=p(k-1)+Q;
K(k)=ps(k)/(ps(k)+R);
xx(
www.eeworm.com/read/136585/13370466
txt 卡尔曼滤波vb.txt
Dim num1, num2, num3
Dim a(), a1(), e() As Single
Dim alf, xgm(), p(), k1(), k2, k(), p1(), p2(), c(), c1, k3(), k4(), cc() As Single
Private Sub Command1_Click()
CommonDialog1.ShowOpen
Open Comm
www.eeworm.com/read/307165/13727430
doc 扩展卡尔曼程序.doc
www.eeworm.com/read/405585/11460324
pdf 卡尔曼及其扩展介绍.pdf
www.eeworm.com/read/155255/11887511
fig 卡尔曼滤波pitch.fig
www.eeworm.com/read/155255/11887515