最优估计

姓名：刘振博 学号：201920 完成工作：一维状态量的Kalman Filter仿真，二维状态量的Extended Kalman Filter仿真，应用EKF实现2D-SLAM。系统建模：x+ = F_x * x + F_u * u + F_n * n，y = H * x + v。其中：F_x = 1；F_u = 1；F_n = 1；u = 1；H = 0.5；Q = 1；R = 1。状态先验：x = 0；P = 1e4。仿真初值：X = 7。仿真结果：二维状态量的EKF仿真系统模型：x+ = f(x, u, n)，y = h(x) + v。系统定义：x = [px py vx vy]'，y = [d, a]'，u = [ax, ay]'，n = [nx, ny]'，v = [vd, va]'。px+ = px + vx * dt，py+ = py + vy * dt，vx+ = vx + ax * dt + nx，vy+ = vy + ay * dt + ny，d = sqrt(px^2 + py^2)。

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。

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

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。

在统计学中，多重比较方法不仅限于整体检验，还涉及各组间效应差的点估计和置信区间的计算。对于多个总体均值的比较，我们通过效应差的统计推断，来评估各组之间的显著性差异。

总体：该地区的所有电视用户 样本：被访问的电话用户 总体：任意100名成年男子中吸烟人数 样本：50名学生调查所得的吸烟人数，每位学生调查100人 总体：每一盒盒装产品的不合格品数 样本：被抽取的n盒产品中每一盒的不合格品数 总体：鱼塘中的所有鱼 样本：一天后再从鱼塘里打捞出的一网鱼 总体：该厂生产的全体电容器的寿命 样本：被抽取的n件电容器

在实际工作中，通常需要分析两个随机变量之间的关系，例如圆的半径与面积之间的关系，人的身高与体重之间的关系，以及国家的GDP与年份之间的关系等。这些关系可以分为确定性关系和相关关系两类。确定性关系指的是可以通过一个变量的值确定另一个变量的值，例如圆的半径和面积的函数关系。相关关系则表明两个变量的取值有一定联系，但一个变量的值不能完全决定另一个变量的值，例如人的身高与体重之间的关系。对于具有相关关系的变量，可以在平均意义下描述它们的近似关系。回归分析即用于分析这种相关关系的方法，通过回归函数来表达两个变量在平均意义下的函数关系。在回归分析中，一个变量作为自变量，另一个变量作为因变量，因变量是随机变量，而自变量可以是普通变量或随机变量。回归分析假设自变量为可控变量，而因变量则包含随机误差项。

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

强健且最优控制是现代控制理论中的重要议题，涵盖了在面对不确定性和外部干扰时系统稳定性和性能的优化问题。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。