精华内容
下载资源
问答
  • 卡尔曼滤波预测轨迹,非常有用,从纳什均衡问题的求解现状和粒子群算法的发展出发,对纳什均衡问题进行分析,并且使用粒子群算法模拟纳什均衡的博弈过程。最终使用Matlab软件实现,最后简单的改进了一下算法的初值和...
  • %在二维空间,假设运动物体的一组运动数据,用卡尔曼滤波方法进行处理,两点起始法%实验室的博客clear;% 1.1.实际和测量的运动数据,线性运动% rx = 0:0.1:10;%x方向实际运动轨迹% ry = 2*rx;%y方向实际运动轨迹% 1.2....

    %

    在二维空间,假设运动物体的一组运动数据,用卡尔曼滤波方法进行处理,两点起始法

    %

    实验室的博客

    clear;

    % 1.1.

    实际和测量的运动数据,线性运动

    % rx = 0:0.1:10;

    %x方向实际运动轨迹

    % ry = 2*rx;

    %y方向实际运动轨迹

    % 1.2.

    实际和测量的运动数据,运动轨迹为抛物线

    rx = 0:0.1:10;

    %x方向实际运动轨迹

    ry = rx.^2;

    %y方向实际运动轨迹

    % 1.3.

    实际和测量的运动数据,运动轨迹为弧线

    % theta =

    0:0.01:(pi/2);

    % rx =

    10*cos(theta); %x方向实际运动轨迹

    % ry =

    10*sin(theta); %y方向实际运动轨迹

    sigma = 0.1;

    %x,y方向的测量噪声,假设两方向测量噪声相同

    Z = [rx; ry] +

    0.1*wgn(2, length(rx), 5); %测量的运动轨迹

    % Z = [rx; ry] +

    sqrt(sigma) * randn(2, length(rx)); %测量的运动轨迹

    T = 0.1;

    %测量周期

    time =

    (length(rx)-1) * T;

    % 2.1

    参数设置,只有位置和速度信息

    % X0 = [rx(2);

    ry(2); (rx(2)-rx(1))/T; (ry(2)-ry(1))/T]; %初始位置和速度状态

    % P0 = [1 0 0 0;

    0 1 0 0; 0 0 100 0; 0 0 0 100]; %初始协方差矩阵

    % F = [1 0 T 0; 0

    1 0 T; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; %状态矩阵

    % H = [1 0 0 0; 0

    1 0 0]; %观测矩阵

    % 2.2

    参数设置,包括位置、速度和加速度信息

    X0 = [rx(2);

    ry(2); (rx(2)-rx(1))/T; (ry(2)-ry(1))/T; (rx(2)-rx(1))/T^2;

    (ry(2)-ry(1))/T^2]; %初始位置,速度和加速度状态

    P0 = [1 0 0 0 0

    0; 0 1 0 0 0 0; 0 0 10 0 0 0; ...

    0 0 0 10 0 0; 0 0

    0 0 10 0; 0 0 0 0 0 10]; %初始协方差矩阵

    F = [1 0 T 0

    0.5*T^2 0; 0 1 0 T 0 0.5*T^2; 0 0 1 0 T 0;...

    0 0 0 1 0 T; 0 0

    0 0 1 0; 0 0 0 0 0 1]; %状态矩阵

    H = [1 0 0 0 0 0;

    0 1 0 0 0 0]; %观测矩阵

    Q = 1e-3*

    eye(6); %过程噪声 该值越大 滤波结果越接近测量值

    R = [sigma 0; 0

    sigma]; %测量噪声矩阵

    X =

    zeros(length(X0),length(rx));

    X(:, 1) = [rx(1);

    ry(1); zeros(length(X0)-2, 1)];

    X(:, 2) =

    X0;

    for i =

    3:length(rx)

    %预测

    Xk = F * X0;

    %预测状态

    Pk = F * P0 * F'

    + Q; %预测估计协方差矩阵

    %更新

    yk = Z(:, i) - H

    * Xk; %测量余量

    Sk = H * Pk * H'

    + R; %测量余量协方差

    Kk = Pk * H' /

    Sk; %最优卡尔曼增益

    X0 = Xk + Kk *

    yk; %更新的状态估计

    X(:, i) =

    X0;

    P0 =

    (eye(length(X0)) - Kk * H) * Pk; %更新的协方差估计

    end

    figure(1)

    plot(rx,ry,'r',

    Z(1,:),Z(2,:),'g', X(1,:),X(2,:),'b');

    xlabel('x','fontsize',10);

    ylabel('y','fontsize',10); grid on;

    % axis([0 12 0

    12]);

    axis([0 10 0

    100]);

    legend('实际运动轨迹','测量运动轨迹','滤波运动轨迹');

    figure(2)

    t =

    0:T:time;

    subplot(2,1,1);

    plot(t,X(3,:));title('x方向速度');

    xlabel('t','fontsize',10);

    ylabel('Vx','fontsize',10);grid on;

    subplot(2,1,2);

    plot(t,X(4,:));title('y方向速度');

    xlabel('t','fontsize',10);

    ylabel('Vy','fontsize',10);grid on;

    figure(3)

    t =

    0:T:T*(length(rx)-1);

    subplot(2,1,1);

    plot(t,X(5,:));title('x方向加速度');

    xlabel('t','fontsize',10);

    ylabel('ax','fontsize',10);grid on;

    subplot(2,1,2);

    plot(t,X(6,:));title('y方向加速度');

    xlabel('t','fontsize',10);

    ylabel('ay','fontsize',10);grid on;

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    如果你有所收获,欢迎用微信扫一扫进行打赏,赏金随意。

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    展开全文
  • 卡尔曼滤波matlab仿真 前言 毕业设计时选择了超宽带定位设计的硬件电路设计,但苦于硬件难以取得大的进步,开始对算法的实现进行研究。通过阅读论文发现,很多人都对卡尔曼滤波进行各种各样的改进,以达到对数据...

    卡尔曼滤波的matlab仿真

    前言

    毕业设计时选择了超宽带定位设计的硬件电路设计,但苦于硬件难以取得大的进步,开始对算法的实现进行研究。通过阅读论文发现,很多人都对卡尔曼滤波进行各种各样的改进,以达到对数据的最好处理,本着对算法更好的理解,然后在MATLAB上对卡尔曼滤波进行了仿真。

    1. 结果

    本文对匀速运动进行仿真,先看一下实验结果
    仿真结果
    细节处,目测结果确实还可以,黑线(预测值)比白线(估计值)更逼近红线(真实路径)
    并进行蒙特卡洛实验,得到结果。红色尖峰由于运动突然发生变化后,模型不够完善。
    在这里插入图片描述

    2.仿真程序

    1. 模拟运动
    Xtrue = zeros(4,simTime);%simTime次仿真,4行simTime列
    Xtrue(:, 1) = [100,100,10,15]';%初始位置
    for simscan = 2:simTime
            if simscan < 100  %100秒处转弯
                    Xtrue(:, simscan) = F_x * Xtrue(:, simscan-1);
            else
                    Xtrue(:, simscan) = F_y * Xtrue(:, simscan-1);
            end
    end
    
    Xtrue = Xtrue + mvnrnd(zeros(4,1), Q, simTime)'; %加入噪声
    
    
    1. 观测运动
    %% 观测结果
    Xupd = zeros(4, simTime);
    Xupd(:,1) = Xtrue(:, 1);
    Z = zeros(2,simTime);%x y
    for simscan = 1:simTime
            Z(:, simscan) = H * Xtrue(:,simscan);
    end
    Z = Z +mvnrnd(zeros(2,1),R,simTime)';
    
    1. 卡尔曼滤波
    %% 卡尔曼处理
    %Xtrue是真实值
    %现在是根据Z和估计值对
    %当前的测量值和前一个采样周期的估计值,对下一状态进行估计
    Xupd = zeros(4, simTime);
    Xupd(:,1) = [Z(:,1);0;0];
    Pupd = [R,zeros(2,2);
            zeros(2,2),40^2/4*eye(2)];
    for simscan = 2:simTime
            Xpre = F * Xupd(:, simscan-1);% 算法根据上一时刻估计的值,后期对其进行优化
            Ppre = F * Pupd * F' + Q;%同样 算法根据上一时刻得到的值对协方差矩阵进行估计,后期对其进行优化
    
            Zpre = H * Xpre;% 这是测量值
            Sk=H * Ppre * H' + R;% 以及测量值的协方差矩阵
    
            K = Ppre * H' * inv(Sk); % PH'/H*Ppre*H'+R
    
            Xupd(:,simscan) = Xpre + K*(Z(:,simscan)- Zpre);%对状态的估计
            Pupd=(eye(4)-K * H)*Ppre;% 以及滤波后的协方差矩阵
    
    end
    
    1. 进行蒙特卡洛实验后计算RMSE
     RMSE_Z_Rec(1,simscan,mtclInd) =sum((Z(1:2,simscan)-Xtrue(1:2,simscan)).^2,1);
     RMSE_Rec(1,simscan,mtclInd) =sum((Xupd(1:2,simscan)-Xtrue(1:2,simscan)).^2,1);
    

    总结

    在这里插入图片描述

    1. 根据实验结果,预测误差明显小于观测误差,但还是存在5 个单位的误差,接下来继续努力,希望能够将其变得更小!!!

    源码:https://download.csdn.net/download/cry_smile/15533627

    展开全文
  • 一个很经典的卡尔曼滤波算法的MATLAB实现,有预测,有平滑
  • 卡尔曼滤波序简单想公式分析一个例子MATLAB实现 序 简单想 如何缕清思路: 当涉及到卡尔曼滤波的时候我们先想一下下面的问题 为什么用卡尔曼滤波,即它可以解决什么类型的问题? 怎么用? 思考一下可能是这样: ...

    1.序幕

    • 确定性的信号滤波可以直接用常用的滤波器就可以完成,如高通低通滤波器
    • 而随机信号的滤波(也可以称为信号估计)需要采用一种特殊的滤波器,如维纳滤波器(WienerFiltering)卡尔曼滤波器(KalmanFiltering),可以想象这与常规的滤波器完成的工作仍是类似的
    • 维纳滤波器处理的是平稳的随机信号,卡尔曼滤波器处理的是非平稳(或平稳)的随机信号
    • 且前提是线性系统,而非线性的则需要改进的方法(暂不讨论)。
    • 简单而言,卡尔曼滤波是在观测值与预测值之间取一个衡量,来作为一个最优的估计值

    2.基础需求

    如何缕清思路:当涉及到卡尔曼滤波的时候我们先想一下下面的问题

    1. 为什么用卡尔曼滤波,使用的前提是什么,它可以解决什么类型的问题?
      1. 卡尔曼滤波使用条件:1、线性系统; 2、系统中噪声(不确定性)服从高斯分布
      2. 卡尔曼滤波解决的问题:有不确定因素的动态系统,有根据的预测状态
    2. 怎么使用卡尔曼滤波器?

    如果仅需要使用滤波器,那么知道下面的公式便足够了,讲实际问题缕清关系,明确输入输出,转换为程序就可以处理信号了(具体问题如何建模可以参考第四部分的实例)

    part 1.系统状态和测量方程

    方程类型 方程
    系统的状态方程 sk+1=Φk+1,ksk+Γknk{s}_{k+1}=\Phi_{k+1,k}·{s}_{k}+\Gamma_k·n_k
    系统的测量方程 zk=Hksk+wkz_k=H_k·s_k+w_k

    sk+1{s}_{k+1}--------状态矢量
    Φk+1,k\Phi_{k+1,k}--------状态转移矩阵
    Γk\Gamma_k--------扰动矩阵
    nkn_k--------扰动矢量
    zkz_k--------观测矢量
    HkH_k--------测量矩阵
    wkw_k--------测量噪声矢量

    part 2.参数计算
    P0=0P_0=0可视为约定初值
    E(nknlT)=QkδklE(n_kn_l^T)=Q_k\delta_{kl}
    E(wkwlT)=RkδklE(w_kw_l^T)=R_k\delta_{kl}

    part 3.卡尔曼滤波过程

    步骤 公式
    ①一步预测 s^k/k1=Φk,k1s^k1/k1\hat{s}_{k/k-1}=\Phi_{k,k-1}·\hat{s}_{k-1/k-1}
    ②预测误差的方差 Pk/k1s~=Φk,k1Pk1/k1s~Φk,k1T+Γk1Qk1Γk1TP^{\widetilde{s}}_{k/k-1}=\Phi_{k,k-1}·P^{\widetilde{s}}_{k-1/k-1}·\Phi_{k,k-1}^{T}+\Gamma_{k-1}·Q_{k-1}·\Gamma_{k-1}^{T}
    ③卡尔曼增益 Kk=Pk/k1s~HkT(HkPk/k1s~HkT+Rk)1K_{k}=P^{\widetilde{s}}_{k/k-1}H_k^T(H_kP^{\widetilde{s}}_{k/k-1}H_k^T+R_k)^{-1}
    ④滤波 s^k/k=s^k/k1+Kk(zkHks^k/k1)\hat{s}_{k/k}=\hat{s}_{k/k-1}+K_k(z_k-H_k\hat{s}_{k/k-1})
    ⑤滤波误差的方差阵 Pk/ks~=(IKkHk)Pk/k1s~P^{\widetilde{s}}_{k/k}=(I-K_kH_k)·P_{k/k-1}^{\widetilde{s}}

    变量的含义
    Φk,k1\Phi_{k,k-1}--------状态转移矩阵
    s^k/k1\hat{s}_{k/k-1}--------当前预测值
    s^k1/k1\hat{s}_{k-1/k-1} --------上一时刻的预测值
    BB --------控制矩阵
    Pk/k1s~P^{\widetilde{s}}_{k/k-1}--------状态协方差的估计值
    QQ--------状态转移协方差矩阵
    RkR_k--------观测协方差
    KkK_{k}--------卡尔曼增益
    zkz_k--------观测值
    s^k/k\hat{s}_{k/k}--------状态最优估计值
    HkH_k--------观测矩阵

    注:关于各个变量的含义,更细节的了解参考CSDN.blogx

    3.深层思考

    1. 为什么是卡尔曼滤波
    2. 卡尔曼滤波的提出思路是什么
    3. 如何化抽象为具体

    4.举个例子

    1.举一个简单的例子

    关于最常见的温度的例子
    某个房间的温度,我们在理论上认为是恒定不变的,设为22°,实际上有“噪声”的加入,使得温度在改变,因此我们可以这样建立模型

    part 1.系统状态和测量方程

    方程类型 方程 建模
    系统的状态方程 sk+1=Φk+1,ksk+Γknk{s}_{k+1}=\Phi_{k+1,k}·{s}_{k}+\Gamma_k·n_k sk+1=1sk+1nk{s}_{k+1}=1·{s}_{k}+1·n_k
    系统的测量方程 zk=Hksk+wkz_k=H_k·s_k+w_k zk=1sk+wkz_k=1·s_k+w_k

    part 2.参数计算
    P0=0P_0=0
    QkQ_k可设置为0.10.1
    E(wkwlT)=RkδklE(w_kw_l^T)=R_k\delta_{kl}可以选择计算出来

    part 3.卡尔曼滤波过程

    步骤 公式
    ①一步预测 s^k/k1=Φk,k1s^k1/k1\hat{s}_{k/k-1}=\Phi_{k,k-1}·\hat{s}_{k-1/k-1}
    ②预测误差的方差 Pk/k1s~=Φk,k1Pk1/k1s~Φk,k1T+Γk1Qk1Γk1TP^{\widetilde{s}}_{k/k-1}=\Phi_{k,k-1}·P^{\widetilde{s}}_{k-1/k-1}·\Phi_{k,k-1}^{T}+\Gamma_{k-1}·Q_{k-1}·\Gamma_{k-1}^{T}
    ③卡尔曼增益 Kk=Pk/k1s~HkT(HkPk/k1s~HkT+Rk)1K_{k}=P^{\widetilde{s}}_{k/k-1}H_k^T(H_kP^{\widetilde{s}}_{k/k-1}H_k^T+R_k)^{-1}
    ④滤波 s^k/k=s^k/k1+Kk(zkHks^k/k1)\hat{s}_{k/k}=\hat{s}_{k/k-1}+K_k(z_k-H_k\hat{s}_{k/k-1})
    ⑤滤波误差的方差阵 Pk/ks~=(IKkHk)Pk/k1s~P^{\widetilde{s}}_{k/k}=(I-K_kH_k)·P_{k/k-1}^{\widetilde{s}}

    根据滤波公式编出滤波函数,这里定义函数kalmans.mkalmans.m
    为了体现出起迭代性,让函数每次接收预测值,观测值,以及其他的为常量和计算值
    每次输出的是最优估计和下次处理需要使用的协方差阵

    % function kalmans.m
    function [Sk,Pk] = kalmans(z,Sa,Pa,Hk,Q,R,Phi,Gamma)
    Sp = Phi*Sa;
    Pp = Phi*Pa*Phi.' + Gamma*Q*Gamma.';
    Kk = Pp*Hk.'*(Hk*Pp*Hk.' + R);
    Sk = Sp + Kk*(z - Hk*Sp);
    Pk = (eye(size(Kk*Hk)) - Kk*Hk)*Pp;
    end
    
    % kalmanexample.m
    clc;clear all;close all;
    t = 1:100;
    tm = 22 + 0.2*randn(1,length(t));
    for i = 1:length(tm)
        z = tm(i);
        if(i==1) Sa = 00;Pa = 0;
        else Sa = Sk;Pa = Pk;
        end
        Hk = 1;
        Q = 0.1;R = cov(tm(i));Phi = 1;Gamma = 1;
        [Sk,Pk] = kalmans(z,Sa,Pa,Hk,Q,R,Phi,Gamma);
        Ski(i) = Sk;
    end
    figure;hold on;grid on;
    plot(tm,'*');
    plot(Ski);
    title('kalmanfilering');xlabel('t/h');ylabel('T/°C');
    

    图像
    在这里插入图片描述
    可以看出,估计曲线很快收敛到实际的温度上,并且很稳定,这部分的R用的是由观测数据的协方差计算出的值,我们可以通过测试不同的参数值去看参数的影响
    (Q=0.1,R=0)(Q=0.1,R=0)
    在这里插入图片描述
    (Q=0.1,R=1)(Q=0.1,R=1)
    在这里插入图片描述
    由于R所代表的是观测值协方差,当R的取值越大的时候,可以预想到,在最优估计中,观测值所占的比重越大,估计值占的比重越小,所以最优估计值追随观测值的速度越快,反之亦是。不过需要注意的是R应该是已知条件,可由观测数据得到,而Q则视为未知的,其被用来表示状态转换矩阵与实际过程之间的误差。而我们无法直接观测到过程信号, 所以 Q 的取值是很难确定的。是系统观测模型本身带来的误差

    2.稍稍复杂的例子

    5.小结

    对于“算法研究者”而言,当问题分析建模结束后,整体的工作也就结束了,编程只需要按照逻辑,定义变量,嵌入运算,检验运行结果与预期对比
    作为初学者,只是对公式以及运用进行尝试性的理解,很多内涵没有理解到,同时也可能存在一些想错的地方,会逐步的理解修改

    参考

    1. http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ &
    2. 我所理解的卡尔曼滤波
    3. 卡尔曼滤波器(PPT)
    4. 卡尔曼参数及意义
    5. 卡尔曼滤波基础编程
    展开全文
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于Kalman滤波算法的自适应AR模型%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%优点:算法收敛速度快;缺点:算法较复杂。clc;...

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%%%%%%%%基于Kalman滤波算法的自适应AR模型%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%优点:算法收敛速度快;缺点:算法较复杂。

    clc;

    clear all;

    close all;

    load data3;

    z=A3;

    n=length(z);

    N=8108;

    M=18;%预报步数

    M1=30;%最大阶数

    n=18;%预报步数,调整n值可得对应步数下的性能指标值

    c=1;%c为小的正数

    q=1;

    avrg=sum(z(1:N))/N;

    xg=zeros(N+M,1);

    s=zeros(M,1);

    a=zeros(M1,1);

    for i=1:N;

    xg(i)=z(i)-avrg;

    end

    %定阶

    A=zeros(M1,M1);%对应每列保存1:p(AIC准则下的阶数)对应的参数fai

    for p=1:M1;

    fai=zeros(p,N);

    v1=randn(1,p)*0.001;

    v2=randn(1,p)*0.001;

    I=eye(p,p);

    k=repmat(I,[1,1,N+1]);

    %k(t,t-1)=k(:,:,t);

    g=zeros(p,N);

    k_k=repmat(I,[1,1,N+1]);

    fai(:,p)=zeros(p,1);

    k(:,:,p+1)=c*I;

    xi=zeros(p,N+M);

    arfa=zeros(N,1);

    for i=p:N;

    xi(:,i)=xg(i:-1:i-p+1);

    end

    %%%预先假设v1、v2的方差,v2方差为(0.001~0.01)*(x(t)的方差)

    %Jmin=0.001*var(z(p+1:N)); %这里消除认为设定

    for i=p:N-1;

    %g(:,i+1)=k(:,:,i+1)*xi(:,i)*inv(xi(:,i)'*k(:,:,i+1)*xi(:,i)+Jmin);

    g(:,i+1)=k(:,:,i+1)*xi(:,i)*inv(xi(:,i)'*k(:,:,i+1)*xi(:,i));

    arfa(i+1)=xg(i+1)-xi(:,i)'*fai(:,i);

    fai(:,i+1)=fai(:,i)+g(:,i+1)*arfa(i+1);

    k_k(:,:,i+1)=k(:,:,i+1)-g(:,i+1)*xi(:,i)'*k(:,:,i+1);

    k(:,:,i+2)=k_k(:,:,i+1)+10^-2*I;

    end

    fai(:,N);

    for i=1:p;

    A(i,p)=fai(i,N);

    end

    x_yb=zeros(N-p,1);

    x_y=zeros(N-p,1);

    for i=p+1:N;

    x_y(i)=fai(:,N)'*xi(:,i-1);

    end

    for i=p+1:N;

    x_yb(i)=x_y(i)+avrg;

    end

    g=zeros(N-p,1);

    for i=p+1:N;

    g(i)=z(i)-x_yb(i);

    end

    h=sum(g.^2);

    %a(p)=log(h/(N-2*p-1))+2*p/N;

    a(p)=log(h/(N-2*p-1))+2*(p+1)*log(N)/N;

    end

    [C,p]=min(a)

    Fai=zeros(p,1);

    for i=1:p;

    Fai(i)=A(i,p);

    end

    %预报

    x_y1=zeros(N+M,1);

    xg(N+1)=Fai'*xg(N:-1:N-p+1);

    for i=N+1:N+M;

    xg(i+1)=Fai'*xg(i:-1:i-p+1);

    end

    for i=1:N+M;

    x_y1(i)=xg(i)+avrg;

    end

    %绘图

    figure(1);

    k=N-10:N+M;

    k1=N-10:N+18;

    plot(k1,z(k1),'r*-');

    hold on;

    k=N:N+M;

    plot(k,x_y1(k),'b*-');

    xlabel('t步长');

    ylabel('角');

    legend('GBPUSD磅美真实值','预报值');

    %性能指标

    %y=max(abs(x(N+1:N+n)));

    %z=zeros(n,1);

    %for i=N+1:N+n

    %z(i)=x(i)-x_y1(i);

    %end

    %S=sum(z.^2);

    %S1=sqrt(S/n);

    %yit=S1/y

    展开全文
  • 学习参考:卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现Opencv实现Kalman滤波器opencv中的KF源码分析Opencv-kalman-filter-mouse-tracking理解:假设:一个小车距离左侧某一物体k时刻的真实位置状态 ,而位置状态观测值为...
  • 飞机高度预测的卡尔曼滤波算法,matlab运行程序。代码基于C编写,滤波预测结果附带图形,将代码复制到matlab即可运行程序。
  • 1 卡尔曼滤波是什么 卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即便是观测到的系统状态参数含有噪声,观测值不准确,卡尔曼滤波也能够完成对状态真实值的最优估计。网上大多数的教程讲到卡尔曼的数学公式推导,...
  • 卡尔曼滤波

    2013-12-12 18:53:28
    卡尔曼滤波预测轨迹程序,Matlab程序可以帮助你学习卡尔曼滤波
  • 卡尔曼滤波器matlab实现,以及kalman卡尔曼滤波器预测matlab实现,以及一周卡尔曼滤波器预测——Kalman filter forecast
  • 1 卡尔曼滤波是什么 卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即便是观测到的系统状态参数含有噪声,观测值不准确,卡尔曼滤波也能够完成对状态真实值的最优估计。网上大多数的教程讲到卡尔曼的数学公式推导,...
  • 卡尔曼滤波程序

    2018-11-28 17:39:18
    基于matlab卡尔曼滤波算法,提供了一个温度预测卡尔曼滤波程序
  • 卡尔曼滤波模型及其Matlab实现

    万次阅读 2014-08-20 17:12:26
    卡尔曼滤波建立在隐马尔科夫模型上,是一种递归估计。也就是说,只需要知道上一个状态的估计值,以及当前状态的观测值,就能计算当前状态的最优估计值。 而不需要更早的历史信息。   卡尔曼滤波器的2个状态 1.最优...
  • MATLAB卡尔曼滤波函数与实例

    千次阅读 多人点赞 2019-04-27 10:46:31
    卡尔曼滤波是很很常用的预测和估计方法,自己学习了也挺久,这里将自己写的卡尔曼滤波函数分享一下。卡尔曼滤波的讲解网上有很多,这里不对此进行叙述,只是对MATLAB中的函数做讲解。函数主体来自...
  • 对高速运动目标采用基于kalman filter进行预测。基于matlab的实现,来进行运动目标的轨迹预测。有卡尔曼算法,扩展卡尔曼滤波,数据拟合方法。
  • 本资源使用的是MATLAB进行编程。使用卡尔曼滤波的方法进行室内温度的预测,室内温度设为恒温25度。
  • matlab中实现二维卡尔曼滤波,模型采用简单的恒速模型。能够准确预测运动中船舶的准确位置,对于实现更复杂的模拟运动场景,提供一定的基础
  • 采用Viola-Jones检测器和卡尔曼滤波,实现了对视频中人脸的特征跟踪功能。...人脸区域的跟踪主要包括:利用卡尔曼滤波对当前帧人脸区域的预测跟踪,以及利用检测值对人脸区域进行修正。本文使用的是Matlab2014b版本。
  • 卡尔曼滤波理论讲解与应用(matlab和python)

    千次阅读 多人点赞 2020-04-23 22:10:53
    卡尔曼滤波在连续变化的线性系统中表现是非常出色的,因为它考虑了系统过程中存在的一些干扰,比如模型预测干扰QQQ和测量过程干扰RRR,因此,即使系统中伴随着一些干扰,卡尔曼滤波器也可以比较准确的计算出实际的...
  • 扩展卡尔曼滤波(EKF)理论讲解与实例(matlab、python和C++代码) ...我们上篇提到的卡尔曼滤波是用于线性系统,预测(运动)模型和观测模型是在假设高斯和线性情况下进行的。简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布
  • 扩展卡尔曼滤波算法 作者 niewei120 nuaa EKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的 它的基本思想是 在滤波值附近 应用泰勒展开算法将非线性系统展开 对于二阶以上的高阶项全部都省去 从而原系统就变 成...
  • 卡尔曼滤波可以在任何含有不确定性信息的动态系统中,对系统的下一步走向做出有根据的预测。即使伴随着各种干扰,卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的、对物体位置...
  • 最优估计下/第一次课程实习/抛体轨迹预测(拓展的卡尔曼滤波)/内含老师给的数据/Matlab完整代码/
  • 1、matlab编程进行卡尔曼滤波的简单例子 clear N=50; x(1)=0; %理论速度初值v(1)=0 ut=-270; %加速度值 F=1; %状态转移矩阵 B=0.01; %控制矩阵 步长值 H=1; %观测矩阵 v=randn(1,N)*5; %观测噪声 均值=0,方差=5 ...
  • matlab实现卡尔曼滤波(Kalman filter)

    千次阅读 2018-03-26 21:14:24
    很早以前就听说卡尔曼滤波,一直没有下功夫彻底弄懂过。一年前,听一个老师(很好的一个老师,讲得认真、负责,科研也不错)做过专讲,从而加深了对Kalman filter的理解和认识,现记录如下,与大家分享,希望对大家...
  • 本文以卡尔曼滤波器原理为理论基础,用MATLAB 进行卡尔曼滤波器仿真、对比 卡尔曼滤波器的预测效果,对影响滤波其效果的各方面原因进行讨论和比较,按照理论模型进行仿真编程,清晰地表述了编程过程.
  • 我研究了OpenCV卡尔曼滤波器实现并完成了一些基本的鼠标指针仿真并理解了基本知识.我似乎错过了在我的应用程序中使用它的一些关键点,并希望这里有人可以提供一个小例子.使用具有速度和位置的简单模型:KF.statePre....

空空如也

空空如也

1 2 3 4
收藏数 70
精华内容 28
关键字:

卡尔曼滤波预测matlab

matlab 订阅