单片机卡尔莫滤波 程序
时间: 2023-08-29 19:07:46 浏览: 33
以下是一个简单的单片机卡尔曼滤波程序,以对一维运动状态进行估计和滤波为例:
```c
#include <stdio.h>
// 系统模型参数
float A = 1.0, B = 0.1, H = 1.0;
float Q = 0.1, R = 1.0;
// 初始状态和协方差矩阵
float x_hat = 0.0, P = 1.0;
// 卡尔曼滤波算法函数
float KalmanFilter(float z)
{
// 预测状态和协方差
float x_pred = A * x_hat + B * 0;
float P_pred = A * P * A + Q;
// 计算卡尔曼增益
float K = P_pred * H / (H * P_pred * H + R);
// 更新状态和协方差
x_hat = x_pred + K * (z - H * x_pred);
P = (1 - K * H) * P_pred;
return x_hat;
}
int main()
{
// 生成一组测试数据
float z[10] = {1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3.0};
// 对数据进行滤波和估计
int i;
for (i = 0; i < 10; i++)
{
float x = KalmanFilter(z[i]);
printf("z[%d] = %f, x_hat[%d] = %f\n", i, z[i], i, x);
}
return 0;
}
```
该程序中,系统模型由状态方程和观测方程构成,其中状态方程表示系统的运动模型,观测方程表示测量模型。Q和R分别为过程噪声和观测噪声的协方差,用于描述系统和测量的不确定性。初始状态和协方差矩阵用于表示系统初始状态的不确定性。在每次进行滤波和估计时,首先进行状态预测和协方差预测,然后计算卡尔曼增益,最后更新状态和协方差矩阵。