状态估计

当前话题为您枚举了最新的状态估计。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

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。
最优状态估计Kalman滤波及其非线性变体.rar
这个压缩包包含了40个Matlab代码文件,涵盖了最优状态估计Kalman滤波及其非线性变体的多个应用场景,是研究者和工程师的宝贵资源。
混沌算法的MATLAB代码参数和状态估计的MATLAB实现
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。
卡尔曼滤波在状态估计中的应用及其教学PPT
从开始观测时的初始条件k=0出发,利用等式(4)和(5)进行递推计算:当k=0时,值为1.0000;当k=1时,值为0.5000;当k=2时,值为0.4048;当k=3时,值为0.3824;当k=4时,值为0.3768;当k=5时,值为0.3755;当k=6时,值为0.3751;当k=7时,值为0.3750。这些数值展示了在未达到稳态之前的递推过程。
计算e-最优状态估计卡尔曼,h∞及非线性滤波
通过重复计算得到统计量Q的多个观测值,并根据显著水平α来判断µ之间的显著差异,从而确定最优状态估计卡尔曼、h∞和非线性滤波的适用性。
MATLAB实现BOLD-fMRI信号静止状态HRF估计和反卷积
MATLAB代码实现了从静止状态fMRI BOLD信号中估计触发血液动力学响应的伪事件发作。基于点过程理论,使用模型检索事件与HRF发生及形状之间的最佳滞后,采用具有两个导数的规范形状或平滑的有限冲激响应。每个体素的HRF检索后,可在时间序列中对其进行反卷积以改进基于滞后的连接性估计,或映射形状参数作为病理生理指标。输入可以是3D或4D图像,或直接矩阵格式[观察x体素]。支持使用时间掩码排除特定时间点。Python软件包和BIDS-App已开发,可重复和轻松进行分析。
alphaBetaFilter: 线性状态速度估计 alpha-beta 滤波器 Matlab 开发
alphaBetaFilter 函数是用于位置和速度线性状态估计的通用 alpha-beta 滤波器算法。其功能类似于平滑,与卡尔曼滤波器和状态观察器密切相关。它的优势在于无需详细的系统模型。
基于H_观测器的电池荷电状态估计方法优化
随着电池技术的发展,基于H_观测器的电池荷电状态估计方法逐步优化和完善,为电动车辆和可再生能源存储系统提供了更精准的电池状态监测。
Matlab中卡尔曼滤波器在电池充电状态估计的应用
介绍了Matlab中卡尔曼滤波器在电池充电状态估计中的具体应用,提供了相关算法和工具源码。这些资源适用于毕业设计和课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可直接运行。如有任何问题,请随时与我们联系,我们将第一时间解答。
Matlab中卡尔曼滤波器在电池充电状态估计中的应用
Matlab算法和工具源码,适合毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试,确保直接可运行。有任何使用问题,欢迎随时与博主沟通,我们将第一时间为您解答。