准确预测锂离子电池(LiBs)的剩余使用寿命(RUL)是管理其健康状况的一个关键方面，以促进可靠和安全的系统，并减少计划外维护的需要和成本。近年来，关于RUL预测的研究主要集中在提高RUL预测的准确性和可靠性上。提出了一种基于光滑粒子滤波(SPF)的似然近似方法在线预测LiB的RUL值。该算法通过每次迭代求解优化问题，能够准确估计未知退化模型参数，预测退化状态，而不是只采取梯度步骤，易于快速收敛，避免了不稳定问题，提高了预测精度。根据NASA卓越预测中心(PCoE)公布的实验数据集，我们创建了一个二阶退化模型，利用非线性特征和非高斯容量退化来探索LiB的退化。用不同的预测起点对RUL预测进行检验，以评估数据量和参数的不确定度是否会影响预测的准确性。结果表明，与粒子滤波(PF)和无迹粒子滤波(UPF)等方法相比，该预测方法的预测精度有所提高，收敛速度有所提高。由于SPF预测方法的最大误差相对较小，在80个周期的预测起点上，最佳情况下RUL预测为127个周期。该算法的预测相对误差约为0.024，绝对误差约为2个周期，低于PF算法的16个周期左右。RUL预测接近108个周期，相对误差约为0.

天文数据处理方法 平滑与滤波 Vondrak

包含 savitzkyGolay.m 和 savitzkyGolayFilt.m： 功能： Savitzky-Golay 平滑和微分滤波器Savitzky-Golay 平滑/微分滤波器（即多项式平滑/微分滤波器，或最小二乘法平滑/微分过滤器）最适合一组数据指向不同次数的多项式。 有关详细信息，请参阅 Matlab 文档（帮助 sgolay）。 斯戈莱Matlab中的函数只能处理对称均匀偶数的间隔数据。 这里介绍的这个函数是sgolay的通用实现Matlab 中的函数。 Savitzky-Golay 滤波器系数为偶数数，非对称和非均匀间隔的数据可以是获得。 以及初始点的滤波器系数或也可以得到终点。 此外，无论是数字可以获得结果或象征性的结果。 最后，这函数比 MATLAB 的 sgolay 更快。 用法： [fc,df] = savitzkyGolay(x,n,dn,x0,flag) 输入

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平滑滤波函数 效果出色 程序精炼 完全自研

采用5点3次函数和7点3次函数实现的数据平滑法，可直接调用应用，已验证。采用C++实现。

平滑微分滤波器（数字微分器）。 这种过滤器具有以下优点： 首先，滤波器涉及平滑操作和微分操作。 它可以看作是一个低通微分滤波器（数字微分器）。 众所周知，共同微分运算会放大高频噪声。因此，平滑微分滤波器在实验（噪声）数据处理中将是有价值的。 其次，滤波器系数除整数比例因子外都是方便的整数（简单单位），这在某些应用中可能特别重要，例如在某些单片机或数字信号处理器中。 用法： h=smooth_diff(n) n：过滤器长度（不小于2的正整数） h：滤波器系数（反对称） 例子： 平滑演示作者： 罗建文 2004-11-02 生物医学工程系、电气工程系清华大学，北京 100084 参考： 臼井，S。 阿米多尔，I.， 用于生物信号处理的数字低通微分。 IEEE 生物医学工程汇刊 1982, 29, (10),