状态估计

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。

Matlab 2 2024-07-16

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。

Matlab 2 2024-07-17

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。

Matlab 2 2024-07-22

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。

Matlab 0 2024-08-09

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。

算法与数据结构 0 2024-08-08

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。

Matlab 0 2024-08-23

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。

Matlab 8 2024-04-30

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。

Access 2 2024-07-17

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 0 2024-08-30

集合卡尔曼滤波在电力系统状态估计中的应用

利用集合卡尔曼滤波技术对电力系统进行状态估计，准确计算系统各个节点的状态数值。

Matlab 0 2024-09-28