基于matlab的卡尔曼滤波,可更改 状态转移方程, 控制输入,观测方程,设置生成的信号的噪声标准差,设置状态转移方差Q和观测方差R等参数,程序已调通,需要直接排下。, 视频播放量 460、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 Matlab学习与
也就是r为0\varepsilon\left( t \right)=Y\left( t \right)-C\bar{X}\left( t|t-1\right)...
卡尔马滤波算法假设所有噪声都是零均值的白噪声，那么Q和R中的元素就是白噪声的方差。即：Xk+1 = f(...
而Q,R正好就是噪声的协方差矩阵,描述了通过状态预测和通过测量预测的不准确度,于是我断言:我们在使用卡尔曼滤波系统进行最优估计的时候,传给系统的先验知识除了初始状态外,就只有Q,R这个两个矩阵,这两个矩阵向系统声明:“在面对状态预测和通过测量预测时,你对他们的相信程度请参考我们这两个矩阵描述的噪声的方差!
如果传感器的精度很高，环境噪声很小，那么 R 的值可以设置得比较小；如果传感器存在较大的测量误差，...
所以影响增益的就是Qk,Rk。所以，得证：卡尔曼滤波器本质上就是一个有参数矩阵Q和R决定的数据加权。
RQ是状态转移矩阵误差和观测噪声方差 根据定义来求就好了 但是实际仿真中，RQ不一定严格遵守定义来，用...
再有，不是“取个平均作为估计”，你在这里漏了最关键的思想，最小二乘。加权系数由参数Q和R用最小...
所以K其实取决于估计协方差P和测量噪声R谁的协方差小，方差小也就代表稳定。从你列出的公式就能看出每次...
卡尔曼滤波就是多维加权平均数 一维的加权平均数公式在中学数学范围内就能推导 卡尔曼滤波的公式和一维的...