因此,针对这一问题,学者们提出了专门用于单目标追踪的卡尔曼滤波模型:Interacting Multiple Model(IMM)[1],并对其应用进行了许多的拓展[3,2]。IMM模型最直观的思想是如果任意模型都不能够描述目标全部的运动可能,那我们就用多集中模型来对目标状态进行估计,并通过一定的方式将这些模型的结果按照一定的比例相融合,从而...
在实际的Simulink进行应用层建模时,需要对输入的数据进行滤波,防止信号发生的突变超过了临界值而溢出。我们可以使用Simulink的基础组件搭建一个均值滤波数据处理模型来对输入的数据处理之后再进行逻辑或实际的使用。 1.Simulink的均值滤波数据处理模型 均值滤波:均值滤波就是连续取N个数,然后做平均值计算,算法比较简单。优...
在Matlab&Simulink中基于车辆动力学模型与Simulink自带的卡尔曼滤波器(Kalman filter)搭建模型过滤车辆x,y,yaw(x坐标,y坐标,yaw航向角),部分代码如下:function [xdot,y,A,B,C,D] = fcn(x,u,v)m = 2000;Iz = 4000;lf = 1.4;lr = 1.4;Cf = 25000;Cr = 35000;Vspee, 视频播
2.贝叶斯滤波模型的基本步骤来喽。 第一步:初始化。这就像是给这个小侦探一个起点。我们得先确定一个初始的概率分布。比如说,对于那个在环境里的机器人,我们得先猜一猜它在各个可能位置的概率。这个初始的概率可能不是很准确,但是没关系,就像我们刚开始找东西的时候,只是大概想想可能的地方。这个初始概率分布是基于...
1) 电路中的 VT1、 R1、 C1 组成电子滤波器电路,这一电路相当于一 只容量为 C1×β1 大小电容器,β1 为 VT1 的电流放大倍数,而晶体管的电流放大倍数比较大,所以等效电容量很大,可见电子滤波器的滤波性能是很好的。等效电路如图 6(b)所示。图中 C 为等效电容。
1、卡尔曼滤波 A:状态向量 F:状态转移矩阵 P:状态协方差矩阵 Q:过程噪声矩阵 Z:测量向量 H:测量矩阵 R:测量噪声矩阵 本质上讲,建立卡尔曼滤波数学模型的过程就是建立以上矩阵的过程。 Kalman滤波基本的模型假设包括: (1)系统的状态方程是线性的;
数字滤波器的一般模型可以分为两类:有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器。 1.有限冲激响应(FIR)滤波器模型: FIR滤波器的输出仅取决于输入信号和滤波器的系数,没有反馈回路。其一般模型如下: y[n] = b[0]*x[n] + b[1]*x[n-1] + ... + b[L]*x[n-L] 其中,y[n]是滤波器的...
本文我们将详细阐述Kalman滤波模型。作为最为经典的一个滤波模型,它在量化投资的金融经济数据处理中有重要的作用。 一、一个引例 假设台上放着一枚硬币,我们想知道这枚硬币的直径x大小到底等于多少。而众所周知,每个人的测量都有或多或少的误差。于是我们取k个人测量的平均值作为我们对硬币直径x的估计,便有...
卡尔曼滤波运动模型
维纳滤波历史上最先考虑的是宽平稳过程（见平稳过程）的线性预测和滤波问题，它的一般模型是Yt＝Xt＋Nt...