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kalman-fiter
- 这是一个采用扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC的程序，希望对大家有所帮助！-This is a program about battery SOC estimation with kalman filtering algorithm.
EKF 卡尔曼滤波器估计SOC的程序
- 这是一个卡尔曼滤波器估计SOC的程序，希望对大家有用！-kalman filter
Kalman-Filter
- 利用卡尔曼滤波器计算电池组SOC，详细介绍了卡尔曼滤波器以及电池模型-Use of Kalman filter calculation battery SOC, the detailed introduction of the Kalman filter and battery model
matlab 中卡尔曼滤波
- matlab 中利用卡尔曼估计SOC及卡尔曼原理说明
EKF4
- 采用拓展卡尔曼滤波的方法，对电动汽车SOC进行实时估计。(The extended Calman filter is used to estimate the SOC of electric vehicle in real time.)
mixedType
- 混合算法计算SOC。不完全依赖卡尔曼滤波算法。(Hybrid algorithm for computing SOC.)
SOC估算
- 基于卡尔曼滤波器的锂电池SOC预测，通过仿真并得到印证，证明了方法的可行性。(SOC prediction of lithium battery based on Calman filter)
卡尔曼滤波估测电池SOC
- 利用卡尔曼滤波估计锂离子电池的SOC状态，可以达到良好的效果，误差很小。(Using Kalman filter to estimate SOC state of lithium-ion battery and it can achieve good results with little error.)
基于卡尔曼滤波soc估计
- 基于卡尔曼滤波原理编写的滤波程序，运行后可查看结果，可根据其修改。(Estimation of battery by Calman filter)
kaermanbiaozhun
- 利用MATLAB使用卡尔曼滤波的计算SOC的一个小程序(A small program for the calculation of the Calman filter SOC)
UKF_SOC
- 一个容积卡尔曼的soc估算例程，利用UKF算法估算SOC(A SOC estimation routine for volume Calman)
基于simulink很实用的EKF估计soc程序
- 此编程实现基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法的动力电池SOC估计，并输出波形(This programming implements the battery SOC estimation based on the Extended Kalman Filter (EKF) method and outputs the waveform)
Kalman
- 卡尔曼滤波的C语言实现，可用于估测电池soc等(C language implementation of Calman filter)
卡尔曼滤波估算电池的SOC模型
- 运用卡尔曼滤波（EFK）对蓄电池的SOC进行估算的simulink仿真模型，结果可以保证
EKF10积分
- 参数辨识以及扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算(Battery Model Parameter Estimation Using a Layered Technique)
MATLAB电池SOC估计
- 应用自适应扩展卡尔曼滤波算法进行锂电池SOC估计
扩展卡尔曼滤波SOC算法Simulink模型
- 在simulink中采用扩展卡尔曼滤波估算电池soc(Estimating SOC of battery with extended Kalman filter in Simulink)
卡尔曼滤波估测电池SOC
- 扩展卡尔曼滤波算法程序及仿真，适用于初学者验证算法(kalman program and simulink)
【赠送您】UKF 电池SOC估计
- 采用无极卡尔曼滤波来估算电池SOC，在Simulink中搭建ukf的模型(ukf unscented Kalman filter, soc estimation, matlab/simulink)
EKF
- 扩展卡尔曼滤波算法锂离子电池SOC估计中有较广泛的应用，其精度高，鲁棒性好，算法简单(The extended Kalman filtering algorithm has a wide range of applications in SOC estimation of lithium-ion batteries, with high accuracy, good robustness, and simple algorithm)