滤波算法 python

滤波算法Python实现可以使用UKF（Unscented Kalman Filter）滤波。UKF是一种非线性滤波算法，适用于非线性系统的状态估计。在Python中，可以使用NumPy和SciPy等库来实现UKF滤波算法。

以下是一个基本的UKF滤波的Python代码示例：

import numpy as np

def unscented_kalman_filter(z, Q, R):
    # 初始化状态向量和协方差矩阵
    x = np.zeros((n,1))
    P = np.eye(n)
    
    # 系统噪声和测量噪声的协方差矩阵
    S = np.eye(n) * Q
    V = np.eye(m) * R
    
    for i in range(len(z)):
        # 预测步骤
        x = predict(x)
        P = update_covariance(P, S)
        
        # 更新步骤
        y, K = update_measurement(x, P)
        x = update_state(x, K, y)
        P = update_covariance(P, V)
        
    return x, P

def predict(x):
    # 预测状态的更新过程
    # 实现预测模型，例如状态转移函数
    return x

def update_covariance(P, Q):
    # 协方差矩阵的更新过程
    # 实现协方差矩阵的更新，例如通过卡尔曼增益计算
    return P

def update_measurement(x, P):
    # 测量更新步骤
    # 实现测量模型，例如测量转移函数
    # 计算测量残差和卡尔曼增益
    return y, K

def update_state(x, K, y):
    # 状态更新步骤
    # 使用测量残差和卡尔曼增益来更新状态向量
    return x

# 使用示例
z = [1, 2, 3, 4  # 测量值
Q = 0.01  # 系统噪声的方差
R = 0.1  # 测量噪声的方差

n = 2  # 状态向量的维度
m = 1  # 测量向量的维度

x, P = unscented_kalman_filter(z, Q, R)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体问题进行相应的修改和适配。在实际应用中，你会根据你的系统模型和测量模型来实现预测和更新步骤，以及相应的状态转移和测量转移函数。

参考文献：
上一篇文章，我们介绍了UKF滤波公式及其MATLAB代码。
文章目录 简介UKF滤波1. 概述和流程2. Python代码第一个版本a. KF滤波b. UKF滤波 第二个版本。
第一个是我用ChatGPT直接生成了一个，经过数据实测，结果有点奇怪，不太像我想要的结果，每个模块之间的交互也跟我理解的不太一样。为了对比，这里也还是贴出来了，人家写的确实比我写的看着逼格好点。
另外，每次写论文画卡尔曼流程图中，都找不到参考的模板。我自己画了个滤波流程图，不一定符合每个人的审美，以备参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>