在Python中,我们可以使用filterpy库来实现卡尔曼滤波。以下是一个简单的示例,展示了如何使用filterpy的UnscentedKalmanFilter(无迹卡尔曼滤波)类来估计一维状态变量的值。 import numpy as np from filterpy.kalman import UnscentedKalmanFilter as UKF from filterpy.common import Q_discrete_white_noise # 初始化无迹...
1. 安装FilterPy包 如果你还没有安装FilterPy包,可以通过以下命令使用pip进行安装: pipinstallfilterpy 1. 这一命令会安装FilterPy库,以便我们在代码中使用。 2. 创建卡尔曼滤波器实例 接下来,我们需要引入FilterPy中的KalmanFilter类,并创建一个卡尔曼滤波器实例。 fromfilterpy.kalmanimportKalmanFilter# 创建卡尔曼滤波...
除了filterpy之外,还有其他一些库也可以实现卡尔曼滤波,如scipy.signal中的lfilter函数(虽然它主要用于线性滤波,但也可以用于实现卡尔曼滤波的某些部分)和pykalman库等。不过,filterpy是专门为滤波算法设计的,因此在使用上可能更加方便和灵活。
3.2 使用filterpy包 3.2.1 导入库 from filterpy.kalman import KalmanFilter import numpy as np n_iter = 50 sz = (n_iter,) x = -0.37727 # 真实值 z = numpy.random.normal(x,0.1,size=sz) # 50个观测值 ,观测时存在噪声 #n_iter个样本点 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 3.2....
from filterpy.kalman import KalmanFilter import numpy as np 初始化卡尔曼滤波器 kf = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1) kf.x = np.array([0., 0.]) # 初始状态 kf.F = np.array([[1., 1.], [0., 1.]]) # 状态转移矩阵 kf.H = np.array([[1., 0.]]) # 观测矩阵 ...
from filterpy.kalman import ExtendedKalmanFilter def hx(x): return x[:2] def fx(x, dt): return x ekf = ExtendedKalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2) ekf.x = np.array([0., 0., 0., 0.]) ekf.P = np.eye(4) * 500. ekf.R = np.eye(2) * 5. ...
库名称 核心优势 适用场景 性能基准（1万次迭代）PyKalman 接口简洁，支持多维状态估计 科研原型开发 2.3秒 FilterPy 提供UKF/EKF等扩展实现 工业级嵌入式系统 1.8秒 自定义实现 无外部依赖，可深度定制参数 教学演示、算法优化 1.2秒 import numpy as np class SimpleKalman:def __init__(self, q=0.01, ...
from filterpy.kalman import KalmanFilter ```◉ 赋值语句比较 在Python中，我们通常使用等号=来赋值，而不是使用分号;。与C++不同，Python不需要显式地声明变量的类型，这使得代码更加简洁。例如：```python b = 3.14 # 假设我们给b赋值为3.14 ```◉ 数据结构表示的对比 在Python中，若要表示一个类似...
安装方法:在Ubuntu中,sudo pip install filterpy。 使用方法:fromfilterpy.xxximport yyy即可。xxx是某个子模块(例如卡尔曼子模块),yyy是某个类,例如卡尔曼滤波器类。 3)下载本书。以便运行书中的例子。 本书中的代码在kf_book子目录下,它里面包含了作者写的一些用于显示结果的图表类。
importnumpyasnpclassKalmanFilter:def__init__(self,A,H,Q,R):self.A=A# 状态转移矩阵self.H=H# 观测矩阵self.Q=Q# 过程噪声协方差self.R=R# 测量噪声协方差 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 架构解析 在使用filterpy库实现卡尔曼滤波时,其核心架构通常包括以下几个主要组件: ...