粒子滤波剩余寿命预测matlab代码

以下是一个使用粒子滤波算法进行剩余寿命预测的MATLAB代码示例：

% 设置初始参数
N = 100; % 粒子数量
T = 50; % 时间步长
sigma_v = 0.1; % 系统噪声标准差
sigma_w = 1; % 观测噪声标准差

% 生成初始粒子
particles = randn(1, N); % 初始状态为正态分布随机数

% 系统模型
f = @(x) x - 1; % 状态转移函数

% 观测模型
h = @(x) x + randn*sigma_w; % 观测函数

% 初始化权重
weights = ones(1, N)/N;

% 粒子滤波过程
for t = 1:T
    % 预测步骤
    for i = 1:N
        particles(i) = f(particles(i)) + randn*sigma_v;
    end
    
    % 更新步骤
    for i = 1:N
        weights(i) = normpdf(h(particles(i)), 0, sigma_w);
    end
    
    weights = weights / sum(weights); % 归一化权重
    
    % 重采样步骤
    idx = randsample(1:N, N, true, weights); % 按权重进行重采样
    
    particles = particles(idx);
    
    % 计算预测值和方差
    predicted_value = mean(particles);
    predicted_variance = var(particles);
    
    % 输出结果
    disp(['时间步长: ', num2str(t)]);
    disp(['预测值: ', num2str(predicted_value)]);
    disp(['预测方差: ', num2str(predicted_variance)]);
    
    % 添加噪声以模拟观测
    observation = h(predicted_value) + randn*sigma_w;
    
    % 更新权重
    for i = 1:N
        weights(i) = normpdf(h(particles(i)), observation, sigma_w);
    end
    
    weights = weights / sum(weights); % 归一化权重
end

请注意，这只是一个简单的示例，具体的粒子滤波算法的实现可能会有所不同。此代码仅用于演示目的，可能需要根据你的特定需求进行修改和调整。