x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转用matlab代码

时间: 2023-12-29 22:04:00 浏览: 25
Sure! Here's the equivalent MATLAB code for your Python code: ```matlab x_last = 0; p_last = 0; Q = 0.01; % 系统噪声 R = 0.5; % 测量噪声 path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx'; data_B = xlsread(path); x = data_B(:, 1); y = zeros(size(x)); for i = 1:length(x) x_mid = x_last; p_mid = p_last + Q; kg = p_mid / (p_mid + R); x_now = x_mid + kg * (x(i) - x_mid); p_now = (1 - kg) * p_mid; p_last = p_now; x_last = x_now; y(i) = x_now; end subplot(1,2,1); plot(x, 'g'); % 测量值 subplot(1,2,2); plot(y, 'r'); % 预测值 ``` Please note that in MATLAB, you will need to use the `xlsread` function to read data from an Excel file. Also, the `subplot` function is used to create subplots, and the color should be specified as a string ('g' for green and 'r' for red).

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解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

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