解决方法:克服由于模型不准确或模型变化所引起的滤波发散问题,可用衰减记忆滤波和限定记忆滤波等方法。当滤波模型不准确时,滤波值中的旧数据比重太大,新数据的比重太小,这是引起发散的重要原因。因此逐渐减小旧数据的权,相对地增加新数据的权(观点1),或者截去旧数据,只保留在观测时刻以前的有限个较新的数据(观点2)...
在实际应用中,卡尔曼滤波被广泛应用于各种领域,包括航空航天、自动驾驶、金融预测和机器人导航等。通过理解卡尔曼滤波的原理和应用,我们可以更好地利用这种工具来解决实际问题,提高系统的性能和稳定性。 案例分析:船舶GPS定位 为了更好地理解卡尔曼滤波在实际中的应用,我们来看一个具体的案例:船舶GPS定位。 想象一下,...
也可以像Hodrick - Prescott滤波器那样，在开始时施加一个外生惩罚参数（即）来控制趋势的平滑度（即）。任何类型的解释变量或干预效果都可以通过信号方程中的回归变量添加到模型中。3. 应用于信用卡支出数据 高频金融变量通常由于多种原因而具有噪声，这些原因大多无法控制或事后确定。过滤掉因市场条件逐期变化而自然...
为高斯白噪声且相互独立时,状态滤波器为卡尔曼滤波器。 状态滤波器的核心是通过贝叶斯原理不断调整滤波器增益矩阵,以减小随机干扰,使估计的系统状态趋近于真实状态;而状态观测器的核心是通过极点配置确定观测器增益矩阵,使估计的状态跟踪当前系统的状态。 一般地,状态滤波器性能优于状态观测器,但在实际系统中,若随机噪...
【案例分享】四轴mpu6050姿态角卡尔曼滤波代码分析卡尔曼滤波(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。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆...
图2 卡尔曼滤波器结构图 MATLAB优化算法案例分析与应用 •2 基于卡尔曼滤波器的PID控制 2.1 含噪音信号的滤波常见处理方法 典型模拟滤波器有: 巴特沃斯(Butterworth)滤波器具有单调下降的幅频特性; 切比雪夫(Chebyshev)滤波器:幅频特性在通带或阻带有波动,提高选择性 ; 贝塞尔(Bessel)滤波器:通带内较好的线性相位...
数字控制系统、 差异和数字和模拟信号控制系统、 离散时间系统、 稳定性分析、 可观测性和可控性,之间的相似之处的例子状态空间模型、 数字 PID 控制器、 杆位置设计、 数字控制系统的特性、 非线性离散时间系统、 最优控制设计方法、 离散卡尔曼滤波、 鉴定、 案例研究。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...
导读:本文将介绍一种通过卡尔曼滤波估计局部线性趋势的新插件(LOCALLINEAR)。我们会详细探讨局部线性趋势模型,通过信用卡支出数据展示其应用,并提供相关文件和参考文献。无论是数据分析爱好者还是专业人士,都能从中了解到这一方法在处理时间序列数据趋势分析中的实用价值。 1. 引言 在时间...