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基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)、粒子滤波(PF)算法估算锂离子电池SOC
采用二阶RC模型,需要代入自己的数据的地方: R0 = @(x)(-0.07495*(x(4))^4+0.2187*(x(4))^3-0.1729*(x(4))^2+0.01904*(x(4))+0.1973); R1 = @(x)(0.07826*(x(4))^4-0.2208*(x(4))^3+0.217*(x(4))^2-0.08761*(x(4))+0.01664); R2 = @(x)(0.1248*(x(4))^4-0.2545*(x(4))^3+0.1254*(x(4))^2-0.03868*(x(4))+0.05978); C1 = @(x)(2431*(x(4))^4-4606*(x(4))^3+3084*(x(4))^2-589*(x(4))+209.8); C2 = @(x)(681.1*(x(4))^4-3197*(x(4))^3+4595*(x(4))^2-3114*(x(4))+1444);
2022-10-21 20:38:32
14.25MB
自适应扩展卡尔曼滤波
锂离子SOC估计
粒子滤波
matlab
卡尔曼滤波介绍比较详细
92页的PPT详细介绍KalmanFiltering及相关滤波知识。 适合初学者快速了解相关知识。
2022-10-21 16:27:34
1.32MB
KalmanFiltering
卡尔曼
线性及非线性
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2022-10-21 15:45:18
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一种基于参数估计的自适应双边滤波算法
针对现有双边滤波算法参数设定复杂、不具通用性等问题,提出一种基于参数估计的双边滤波算法。该算法从计算图像噪声水平和边缘强度出发,在弱纹理区域采用PCA对图像的噪声水平进行估计;利用Sobel算子检测出图像的有效边缘,并对其强度水平进行定义,进而在最佳峰值信噪比准则下自适应设置滤波参数的空间标准偏差和亮度标准偏差,从而得到自适应双边滤波器。最后,对本文滤波结果进行主客观质量评价。研究结果表明:本文算法是有效的
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