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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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：介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation

：介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation，UT)算法，并对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行比较，阐明了UKF优于EKF。在此基础上，提出了一种基于Unscented变换(uT)的高斯和滤波算法，该算法首先通过合并准则...

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transformation unscented 扩展卡尔曼滤波

PFLib

Lingji Chen的粒子滤波工具箱，内含多种粒子滤波算法，包括the Extended Kalman Filter,the Bootstrap Particle Filter,the Particle Filter with an EKF-type \proposal distribution,...

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粒子滤波扩展卡尔曼滤波粒子滤波算法状态估计

基于TMS320F2812DSP的无速度传感器矢量控制系统研究.rar

本文将探讨如何在实验平台上实现高性能的无速度传感器矢量控制系统,为其实用化奠定坚实的基础. 采用高性能的TMS320F2812 DSP,将扩展卡尔曼滤波(EKF-Extended Kalman Filler)估计的转速作为反馈参与速度闭环控制,将EKF估计的转子磁链用于磁场定向,以实现无速度传感器矢...

👤 fliang ⬇️ 8 次下载

F2812 2812 320F