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trajectory.m 产生理论的航迹，并绘出 Kalman_filter.m 利用Kalman滤波算法，对目标的航迹进行估计 filter_result.m kalman滤波估计的结果，以及估计误差的均值和标准差曲线
Kalman 源代码
KAlman滤波器，作为现代信号处理与控制系统中的关键算法之一，广泛应用于导航、机器人定位及传感器数据融合等领域。通过精确估计系统状态，即使在噪声环境下也能提供可靠的结果。掌握KAlman技术不仅能够提升工程师解决实际问题的能力，更是进入自动驾驶、无人机等前沿科技领域的敲门砖。本…
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x = 0.1*randn(1,500); % 生成信号 b = fir1(31,0.5); % 待检验的滤波器 d = filter(b,1,x); % 预测信号 w0 = zeros(1,32); % 初始化滤波器的系数…
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% kalman-filter % kalman-filter.m, for the DSP(II) homework 001, pp.61 % using the Burg method to fit a Nth order autoregressive…
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for i=2:5 A(:,:,i)=[1 1;0 1]; C(:,:,i)=[1 0]; Q(:,:,i)=[0 0 ;0 0]; R(:,:,i)=0.1; end Y(2)=1.1; Y(3)=2.0; …
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n=30; for i=2:n+1 A(i)=1;C(i)=1;Q(i)=0.36;R(i)=1; end % Y=ones(1,n+1); Y=1+0.3*randn(1,n+1); x1=Y(1); p1=1; [X,P,H]=k…
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clear %圆周运动环境仿真 g=30*pi/180; v=300; w=0.1 r=v/w; x0=r*cos(g); y0=r*sin(g); T=0.5; %采样间隔 n=100; q=1; %状态误差方差常数 …
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//predicted value double Xk_1[30][4]; double P_1[30][16]; //Kalman gain double K[30][8]; //Obervation double Zk[…
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x = 0.1*randn(1,500); % 生成信号 b = fir1(31,0.5); % 待检验的滤波器 d = filter(b,1,x); % 预测信号 w0 = zeros(1,32); % 初始化滤波器的系数…
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// kalman.h: interface for the kalman class. // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #if !d…
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// kalman.h: interface for the kalman class. // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #if !d…