本文讲解和比较了基于卡尔曼滤波器的频率跟踪方法的能力,例如扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无味卡尔曼滤波器 (UKF),以跟踪窄带谐波信号的时变频率。这些结果与 Savaresi 等人的结果进行了比较。在 [3] 中。为了评估算法实现的估计质量,使用了两个标准:性能指数 (PI) 和鲁棒性指数 (RI),如 [3] 中所述。引入...
Ma**a,上传129.43 KB文件格式rarmatlab 运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现 (0)踩踩(0) 所需:5积分 基于物联网的智慧农业监控系统研究.pptx 2025-02-09 10:48:59 积分:1 基于机器学习的住宅批量估价方法研究.pptx 2025-02-09 08:31:59 ...
在最后一节中显示和讨论了获得的结果。 本文讨论了估计嵌入噪声的窄带谐波信号的频率问题;特别是基于卡尔曼滤波器的方法,例如扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF)。为了评估算法实现的估计质量,引入了两个标准:性能指数(PI)和鲁棒性指数(RI),以及辅助收敛比。已对记录的真实信号和生成的噪声信号进行...
EKF能够较好地处理系统噪声和测量噪声,但对非线性函数的线性化过程可能引入误差。 无迹卡尔曼滤波器(UKF) 无迹卡尔曼滤波器是一种基于无迹变换的卡尔曼滤波器,适用于非线性系统的状态估计。它通过无迹变换保持非线性函数的概率分布特性,避免了线性化过程带来的误差。UKF在非线性系统状态估计中具有更高的精度和鲁棒性...