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matlab simulation 卡尔曼滤波算法
- 卡尔曼滤波算法的仿真、最小二乘参数估计、整个电池管理系统的simulink仿真-Kalman filter algorithm simulation, least-squares parameter estimation, the whole of the battery management system simulink simulation
kakamsimulation
- 对卡尔曼滤波原理进行了仿真！ 可用于雷达脉冲受随机噪声干扰后的原始数据最优估计。-The principle of the Kalman filter simulation! Can be used for radar pulse by the random noise of the original data after the optimal estimation.
KalmanAdptiveFilter
- 卡尔曼滤波器是用前一个估计值和最近一个观察数据估计信号的值，他是用状态方程和递推的方法进行估计，本例用来追踪一个5阶的FIR不确定的滤波器系数。-Kalman filter is to use the previous estimate and the most recent observation data to estimate the value of the signal, he is using the state equation and recursive estimation m
kfvsskf
- 用于估计谐振状态问题，比较Schmidt卡尔曼和标准卡尔曼滤波-Compares Schmidt-Kalman filter vs Kalman filter on problem of estimating the state of a damped harmonic resonator excited by white noise, and using measurements of resonator dispalcement corrupted by white noise
OptimalStateEstimation
- 老师给的关于最优估计的matlab程序，包括卡尔曼 无迹卡尔曼等等的demos 和相关的pdf学习文档-Optimal State Estimation
kalman_filter
- 卡尔曼滤波器的三种设计方法，在信号估计中有很好的表现，都调试通过了。-Three Kalman filter design, signal estimation in a good performance, all debugging adopted.
卡尔曼滤波算法C语言实现
- 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用
51黑论坛_卡尔曼滤波输出姿态角
- 卡尔曼滤波，extern KalmanGain;// 卡尔曼增益 extern EstimateCovariance;//估计协方差 extern MeasureCovariance;//测量协方差 extern EstimateValue;//估计值 extern void KalmanFilterInit(void); extern KalmanFilter( Measure);(extern KalmanGain; extern EstimateCo
3.【卡尔曼滤波】kalman
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。(Kalman filtering (Kalman filtering) An algorithm that optimizes the state of the system by using the linear system state equation, through the syst
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)
卡尔曼作业第三次-史子纬
- 这种理论是在时间域上来表述的，基本的概念是：在线性系统的状态空间表示基础上，从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态，是总结系统所有过去的输入和扰动对系统的作用的最小参数的集合，知道了系统的状态就能够与未来的输入与系统的扰动一起确定系统的整个行为。(This theory is expressed in the time domain. The basic concept is: on the basis of the state space representation o
卡尔曼作业第四次
- 卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。(The Calman filter does not require the assumption that both the signal and the noise are stationary processes. For every moment perturbatio
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)
卡尔曼滤波估计kf14
- 卡尔曼滤波参数估计，通过卡尔曼滤波算法的优化，对参数进行估计(Estimation of Calman filter parameters)
卡尔曼滤波参数辨识kf13
- 卡尔曼滤波参数估计，基于无迹卡尔曼滤波算法，对状态变量进行参数估计(Calman filter parameter estimation is based on the unscented Calman filter algorithm for parameter estimation of state variables.)
卡尔曼滤波算法经典
- 卡尔曼滤波是贝叶斯滤波的一种特例,是在线性滤波的前提下,以最小均方误差为最佳准则的。估计线性高斯模型,是对线性模型和高斯分布的优化方法。(Kalman filtering is a special case of Bayesian filtering, which takes the minimum mean square error as the best criterion on the premise of linear filtering. Estimating linear Gauss
模糊+卡尔曼滤波
- 属于MATLAB编程代码，可用于参数估计及寿命预测(Can be used for parameter estimation and life prediction)
平方根无迹卡尔曼滤波
- 一种非线性卡尔曼滤波算法，相对于扩展卡尔曼滤波，具有更好的非线性估计精度(A nonlinear Kalman filter algorithm which has better nonlinear estimation accuracy than the extended Kalman filter)
卡尔曼滤波及扩展
- 描述一个卡尔曼滤波问题需要两个模型，一个是描述系统的状态方程，一个是观测方程，观测量通过观测方程与状态变量建立联系，由观测量估计状态值。与其他频域滤波器不同，卡尔曼滤波器不需要观测和估计的历史记录，可以直接在时域进行设计和使用，是一个时域滤波器，适用于处理实时数据。 对于一个运动模型，建立卡尔曼滤波模型，进行仿真，设已知初始时刻运动目标的真实位置和速度，并已知卡尔曼滤波使用的初始状态值，对该问题给出仿真；进一步分析该问题的稳态卡尔曼解，直接使用稳态卡尔曼滤波（滤波器）仿真该问题。