在本程序段中，利用迭代法可以求出某个实数的平方根，利用递归的方法可以求出某个整数的阶乘。需要注意的是在进行除法运算的时候需要考虑分母是否为零。在主函数中，调用相应的函数即可实现运算，最后输出结果。

只是基于FPGA快速平方根算法的实现，基于FPGA快速平方根算法的实现

A Fractionally Spaced Adaptive Decision Feedback Equalizer Using the Square Root Recursive Least Squares Algorithm

matlab改进平方根法代码

针对利用平方根无极卡尔曼算法估算电池SOC时,因噪声协方差为常量带来的误差,在平方根无极卡尔曼滤波(SR-UKF)算法的基础,改进了算法,把每次测量的输出值残差的协方差作为噪声的协方差,得到自适应平方根无极卡尔曼滤波算法,使得噪声协方差随时间的更新而更新,解决了噪声协方差为常量带来的误差。实验表明,利用自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对在常温下电池放电过程的SOC估计,精确度在总体上得到了提高,在电池工作区间0.2≤YSOC≤0.9内估计误差在1.5%以内。自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对电池常温放电过程的SOC估计能满足电动汽车电池SOC估计的实际要求。

如何手算平方根

这个包实现了以下卡尔曼滤波器： 1) 标准卡尔曼滤波器2) 扩展卡尔曼滤波器3) 双卡尔曼滤波器4) 平方根卡尔曼滤波器 该软件包还包含每种过滤器类型的说明性示例，演示它们的实际应用。 在所有 4 种情况下，KF 函数都接受多维系统的输入噪声样本，并根据噪声样本中固有的时变过程/噪声协方差产生真实系统状态的 KF 估计。 指数加权（或未加权）移动平均值用于从噪声测量中估计时变系统协方差。 标准卡尔曼滤波器是最基本的 KF 实现。 它假设一个模型，即噪声测量包含真实系统状态和白噪声。 扩展卡尔曼滤波器是标准卡尔曼滤波器的推广，允许用户指定非线性系统模型，然后在 EKF 执行期间迭代线性化。 双卡尔曼滤波器同时解决两个标准卡尔曼滤波器问题： 1) 将自回归模型拟合到数据并应用卡尔曼滤波器来更新 AR 模型 2）在执行标准KF更新之前，在每次迭代中应用AR模型 平方根卡尔曼滤波器

包含平方根容积卡尔曼滤波（CKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），扩展卡尔曼滤波（EKF）的matlab仿真程序。

所谓平方根法，就是利用对称正定矩阵的三角分解得到的求解对称正定方程组的一种有效方法。python编写的改进的平方根法代码

基于Python定点平方根的FPGA实现.pdf