这是我在2011年编写的用于联合估计混沌序列参数和状态的MATLAB代码。该算法基于Nakamura等人(2007年)的工作,通过改进非线性动力系统噪声时间序列的参数估计方法。我使用连续平均法修改了原方法,以实现更平滑的估计结果。该方法应用于混沌驱动队列中的混沌到达模式,这些模式具有确定性和不可预测性,允许分析队列的瞬态属性,并通过网络传播复杂的队列模式。相关研究已在Chow(2013年)的工作中得到验证,该研究提出了用于排队分析的可观察混沌图。
混沌算法的MATLAB代码参数和状态估计的MATLAB实现
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贝叶斯估计示例状态估计问题的matlab实现
我们在这个示例中使用了两个传感器对状态(x)进行了测量。传感器1给出的测量值为x1=3,传感器2给出的测量值为x2=5。传感器1的噪声是零均值高斯噪声,方差为1;传感器2的噪声是零均值高斯噪声,方差为0.25。我们通过贝叶斯估计求解x及其方差的MMSE估计。根据附加的代码,我们得到状态x的期望值为4.6,方差为0.2。这个结果可能与卡尔曼滤波器的估计有关。
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