MATLAB基于卡尔曼滤波的锂蓄电池SOC设计 用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态 （SOC）。 采用基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法估计电池SOC时，?一般假定噪声为零均值白噪声，且噪声方差已知。 在噪声确定的情况下，基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法的估计效果很好，但实际上白噪声不存在。 重述： 使用自适应卡尔曼滤波方法，MATLAB基于锂离子动力电池的等效电路模型设计了一种在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态（SOC）的方法，以解决未知干扰噪声的环境下的问题。 在估计电池SOC时，采用了基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法。通常假设噪声为零均值白噪声且噪声方差已知。虽然基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法在噪声方差确定的情况下有很好的估计效果，但实际情况下不存在白噪声。 涉及的 - 锂蓄电池 - 卡尔曼滤波 - SOC（State of Charge，荷电状态） - 锂离子动力电池 - 等效电路模型 相关 1. 锂蓄电池：锂蓄电池是一种充电电池，利用锂离子在正负极之间移动，并在充放电

集成电路书籍SoC设计方法与实现第2板和课件

一、SoC设计的特点 一个完整的SoC设计包括系统结构设计（也称为架构设计），软件结构设计和ASIC设计（硬件设计）。   SoC设计与传统的ASIC设计最大的不同在于以下两方面：   SoC设计更需要了解整个系统的应用，定义出合理的芯片架构，使得软硬件配合达到系统最佳工作状态。因而，软硬件协同设计被越来越多地采用。 SoC设计是以IP复用或更大的平台复用为基础的。因而，基于IP复用的设计是硬件实现的特点。

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本书阐述了设计系统芯片（SOC）所需的新的设计、验证和测试方法学，其基本原理同样适合于超大规模专用集成电路芯片（ASIC）的设计。本书适合IC设计领域的科技人员，高校相关专业大学生和研究生。本书的具体内容有：集成电路发展史及SOC设计所面临的挑战；SOC设计、SOC模型。

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