扩展卡尔曼滤波，非线性EKF的仿真与用法。描述了两个非线性方程x=0.5 x + (25 * x / (1 + x^2)) + 8 * cos(1.2*(t-1)) y = (x^2 / 20)的EKF的用法。简单实用，有备注。对于卡尔曼滤波初学者很有用。

采用扩展卡尔曼滤波算法建立由动态负荷和静态负荷组成的综合负荷数学模型,并列出了其转子运动方程、状态方程和输出方程,其中动态负荷由等值的异步电机表示,静态负荷由恒定导纳并联组成。通过动模试验,取得给定负荷在系统扰动时的电压、电流数据。根据所建立数学模型的输入、输出值,用扩展卡尔曼滤波算法辨识其中的待定参数。参数初值设置为真值的2～7倍,辨识结果误差为2%～3%。分析结果表明,扩展卡尔曼滤波可在短时间内收敛,能正确地辨识出系统参数,且稳定性好。结论表明扩展卡尔曼滤波可以用于电力系统参数辨识,为电力系统状态估计、负荷建模提供了有效方法。

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用容积卡尔曼滤波完美实现的一个程序

部分代码： disp('请输入判断矩阵A(n阶)'); A=input('A='); [n,n]=size(A); x=ones(n,100); y=ones(n,100); m=zeros(1,100); m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1); x(:,2)=A*y(:,1);

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