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扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种非线性系统状态估计的强大工具，广泛应用于机器人导航、自动驾驶及传感器融合等领域。通过近似处理非线性模型，EKF能够有效提高动态系统的定位精度与稳定性。对于致力于提升信号处理能力或优化控制系统性能的电子工程师而言，掌握EKF原理及其应用至关重要。本页面汇集了74份精选资源，包括教程、案例分析和技术文档，助您深入理解并实践EKF技术。

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基于EKF的异步电机直接转矩控制系统

为了提高直接转矩控制（DTC）系统定子磁链估计精度，降低电流、电压测量的随机误差，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）实现异步电机转子位置和速度估计的方法。扩展卡尔曼滤波器是建立在基于旋转坐标系下由定子电流、电压、转子转速和其它电机参量所构成的电机模型上，将定子电流、定子磁链、转速和转子角位置作为...