CIR模型的应用及参数估计——Matlab开发
包含3个.m文件:第一个文件使用CIR模型模拟期限结构,第二和第三个文件进行模拟并估计模型的参数。结果展示了200次运行的均值和标准差,验证滤波器的性能。详细信息请参考http://www.bankofcanada.ca/en/res/wp/2001/wp01-15a.pdf和/或Ren-Raw Chen和Louis Scott的文章“期限结构的多因素Cox-Ingersoll-Ross模型:来自卡尔曼滤波器模型的估计和测试”(房地产金融与经济杂志27,第2期,2003年,143-172页)。欢迎提出建议或评论。
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2024-07-28
MATLAB卡尔曼滤波RUL估计项目实现
MATLAB卡尔曼滤波相关代码剩余使用寿命估计。该存储库保存了在代尔夫特理工大学传感器信号和数据处理课程中进行的涡扇发动机剩余使用寿命估计项目的结果。实现的估计技术依赖于扩展卡尔曼滤波器。所有可视化和实现相关的任务都是在MATLAB中进行的。代码在三个不同的文件中提供:RUL_data_exploration.m、RUL_function_derivations.m和RUL_EKF_implementation_evaluation.m,以及所需的(MATLAB)数据文件RUL_data.mat。为了便于理解,代码附有注释。每个文件都可以单独执行。除了数据和代码之外,还包括相关报告[SSDP]
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2024-11-03
基于卡尔曼滤波的雷达跟踪算法
采用Matlab仿真实现的基于卡尔曼滤波的雷达跟踪算法。
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2024-08-09
基于卡尔曼滤波的目标追踪实现
基于卡尔曼滤波的目标追踪技术,详细介绍了代码实现和目标模型的建立,为技术交流提供参考。
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2024-09-30
spsm-GLKF基于卡尔曼滤波的时变自回归模型估计MATLAB实现
如果你需要在 MATLAB 中实现基于卡尔曼滤波器的自适应算法,spsm-GLKF 代码包会是个不错的选择。它采用了 1 范数惩罚和 Rauch-Tung-Striebel 平滑器,能够精准估算时变多元自回归(tv-MVAR)模型。其实,spsm-GLKF 是对 GLKF 算法的一个扩展,适合时变数据。你可以用它来神经成像数据、动态连通性等应用场景,效果挺不错的。
代码实现方面也简洁,适合需要快速应用的场景。你可以参考这篇论文来深入了解方法原理。如果你需要 MATLAB 版本的实现,别犹豫,直接拿去用就是了。
不过要注意,代码的细节和输入输出的格式还需要你自己稍微调整,最好先看看相关文档哦。
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2025-07-02
卡尔曼滤波的MATLAB实现
卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。介绍了卡尔曼滤波的MATLAB实现方法,详细讨论了其在实际应用中的效果和优势。
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2024-07-13
卡尔曼滤波技术的应用
滤波技术中的卡尔曼滤波,广泛应用于多个领域,包括工程和科学研究。卡尔曼滤波通过数学模型,有效处理传感器数据,提高信息处理精度和效率。
算法与数据结构
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2024-08-02
卡尔曼滤波的学习资料
探讨状态估计与卡尔曼滤波的详尽学习资源,包含64页的PPT和Matlab仿真代码。
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2024-09-29
无迹卡尔曼滤波状态估计算法
无迹卡尔曼滤波的状态建模方式,比较适合非线性系统的信号。原理其实不复杂,核心就是通过一套“采样点”和“均值协方差”的计算,把系统状态估得更准。嗯,滤波精度比扩展卡尔曼还要稳点,是在系统不太线性的时候效果更。
状态空间模型的构建,是整个滤波的基础。建议用Matlab搭配来搞,工具支持比较全,而且文档和例子也多。网上也有不少可跑通的代码,比如无迹粒子滤波的 Matlab 实现,可以参考下。
信号滤波这一块,主要是降噪+状态预测。适用于那种传感器数据有波动的场景,比如自动驾驶、飞控系统啥的。代码逻辑还算清晰,调参的时候记得注意协方差矩阵的设置,影响挺大的。
对比类的资源你也可以看看,比如扩展卡尔曼
算法与数据结构
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2025-06-24