为了提高模型的精确度,建模分析得到的数据需要经过处理,以进一步消除噪声并降低随机因素的影响。利用卡尔曼滤波器对某石化厂支持向量机模型进行校正,达到了预期效果。仿真实验表明:卡尔曼滤波器在测量数据处理中有明显的去噪效果,在软测量模型校正中应用此方法,可以有效提高模型的精确度和可靠性。

离散卡尔曼滤波器用于去除传感器输出上的噪声

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这是一个用于正弦波的卡尔曼滤波器的简单演示，它的注释非常多，是学习它的功能时的一个很好的入门方法。

三、预白化法求解维纳－霍夫方程 从上面分析知求解维纳－霍夫方程比较复杂，本节用波德（Bode）和香（Shannon） 提出的白化的 方法求解维纳－霍夫方程，得到系统函数 H(z)。 由第三章的知识，我们知道随机信号都可以看成是 由一白色噪声 w1(n) 激励一个物 理可实现 的系统 或模型的响应，如图7-2所示， 其中A(z) 表示系统 的传递函数。由于 x(n) = s (n) + w(n)， 在图7-2的基础上给出x(n)的信号模型

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带有卡尔曼滤波器的线性二次高斯自适应算法-Linear quadratic Gaussian adaptive algorithm with the Kalman filter

针对永磁直线同步电机（ PMLSM）伺服系统易受摩擦力和推力波动等外部扰动影响的 问题，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器（ EKF）的扰动前馈补偿方法。首先，建立了与位移函 数相关的扰动模型，作为扰动前馈补偿器。然后，利用 EKF 估计电机初始位置并反映到扰动前馈 补偿器中，同时自适应调整扰动模型的系数，以实现扰动模型与实际扰动的同步，达到对系统扰 动补偿的目的。最后，系统仿真和实验结果表明该方案是有效可行的，与扰动观测器相比，基于 EKF 的 PMLSM 伺服系统在扰动补偿方面具有更加优越的性能。，论文下载