本书介绍了系统最优状态估计的方法。全书分为四大部分，第一部分给出了系统状态估计所需的数学基础，包括线性系统理论、概率理论、最小二乘估计、状态和协方差阵迭代；第二部分主要阐述了卡尔曼滤波器及其发展，包括离散卡尔曼滤波器、卡尔曼滤波器的其他表示方法、发展的卡尔曼滤波器、时间连续卡尔曼滤波器和最优平滑；第三部分介绍了H∞滤波器；第四部分介绍了非线性滤波器，包括非线.
2021-06-30 15:23:00
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基于MATLAB的卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用，王新，张绍良，在对变形观测目标的监测中，目标的位置、速度和瞬时加速率的观测量往往带有噪声。利用卡尔曼滤波结合目标的动态信息，去除噪声影
2021-06-30 11:06:23
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python的卡尔曼滤波编程实现，打包成一个类，使用的时候可以直接调用，非常方便简单，所有的参数都可调，注释也很清晰
2021-06-30 09:26:38
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现代信号处理的实验。ARMA谱估计：基本要求：将系统视为灰箱（可以利用方程的结构信息，p=3, q=2），根据系统的输入输出关系确定当e(n)为N(0,1)白噪声时输出功率谱密度的有理分式表达式。
2021-06-29 19:21:40
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锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用容积卡尔曼滤波算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低.
2021-06-29 15:40:33
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以自由落体简单事例为例，利用卡尔曼滤波实现了对观测资料的同化。以自由落体简单事例为例，利用卡尔曼滤波实现了对观测资料的同化。以自由落体简单事例为例，利用卡尔曼滤波实现了对观测资料的同化。
2021-06-28 17:47:06
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