卡尔曼滤波器是硬件还是软件,能用程序实现吗
展开全部你好,卡尔曼滤波是属于现代滤波技术的手段,它不同于经典滤波,没有带通,低通,高通之分。
经典滤波器是建立在信号和噪声频率分离的基础上,通过将噪声所在频率区域幅值衰减来达到提高信噪比,于是针对不同的频率段就产生了低通,高通,带通等滤波器之分而现代滤波器,则不是建立在频率领域,而是通过随机过程的数学手段,通过对噪声和信号的统计特性做一定的假定,然后通过合适的数学方式,来提供信噪比。
譬如KALMAN滤波器中,总会假定状态噪声和测量噪声是不相关的。
在weiner滤波器中还必须假定信号是平稳的。
等等。
总之各有所用。
要针对不同的问题采用不同的滤波器。
譬如,要滤除工频50HZ的影响,哪显然不宜采用KALMAN滤波器,可以采用限波器就可以了...
卡尔曼滤波公式 是什么啊
卡尔曼滤波公式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)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埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。
关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中,估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用.
如何用卡尔曼滤波对一组数据滤波?
该算法的特点是计算精度与事先根据统计估计出的噪声、协方差矩阵有关,其计算速度与状态方程中含有的谐波次数有关。
因此为了提高速度与精度也要与前置低通滤波器相配合以降低状态方程的维数。
由于配变处于配电网的终端,离用户最近,所以低压侧的线路中含有大量的非周期分量和谐波量。
从上述分析可得出,当信号中存在衰减直流分量时,半波傅氏算法的误差非常大,全周傅氏算法误差较小,差分全周傅氏算法与并联补偿傅氏算法的误差要小的多。
对递推最小二乘法和卡尔曼算法来说,状态数越多,精度越高,但是计算时间成倍增加,尤其是卡尔曼算法,因为TTU涉及到对谐波的估计,所以递推最小二乘法和卡尔曼算法难以满足TTU实时性的要求。
综合以上分析可知,对TTU而言,差分法和并联补偿法是兼顾速度与精度的有效算法,其中差分法速度较并联补偿法快,而误差稍大。
实际工程可根据功能要求予以取舍。
求平淡卡尔曼滤波和平方根卡尔曼滤波MATALB仿真程序
卡尔曼滤波的作用是用于预测,即根据历史值推测下一个观测值的可能值!在TDOA定位算法中,随着被定为节点的移动,参考节点接收到的来自未知节点的观测值是变换的,在硬件设备较差的情况下,观测值变化较大,如果不做任何处理,定位效果难以接受。
因此利用卡尔曼滤波的推测值来校正实际系统的测试值,对于提高系统精度很有用。
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