对EKF代码中代入xlsx文件的电流数据,并用plt图显示真实值和预测值的比较
时间: 2023-06-15 14:07:47 浏览: 39
以下是一个简单的例子,演示如何使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计,其中包括代入来自xlsx文件的电流数据并比较真实值和预测值的代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取xlsx文件中的电流数据
data = pd.read_excel('current_data.xlsx')
current = data['Current'].values
# 定义状态转移矩阵和测量矩阵
dt = 0.1 # 时间步长
A = np.array([[1, dt], [0, 1]]) # 状态转移矩阵
H = np.array([[1, 0]]) # 测量矩阵
# 定义过程噪声和测量噪声的协方差矩阵
Q = np.array([[0.1, 0], [0, 0.01]]) # 过程噪声的协方差矩阵
R = np.array([[1]]) # 测量噪声的协方差矩阵
# 定义初始状态和协方差矩阵
x0 = np.array([[0], [0]]) # 初始状态
P0 = np.array([[1, 0], [0, 1]]) # 初始协方差矩阵
# 定义扩展卡尔曼滤波器函数
def ekf(x0, P0, A, Q, H, R, y):
n = len(y) # 观测次数
x = np.zeros((2, n)) # 估计状态
P = np.zeros((2, 2, n)) # 估计协方差矩阵
K = np.zeros((2, 1, n)) # 卡尔曼增益
x[:, 0] = x0.ravel() # 初始化状态
P[:, :, 0] = P0 # 初始化协方差矩阵
for i in range(1, n):
# 预测
x[:, i] = A.dot(x[:, i-1])
P[:, :, i] = A.dot(P[:, :, i-1]).dot(A.T) + Q
# 更新
K[:, :, i] = P[:, :, i].dot(H.T).dot(np.linalg.inv(H.dot(P[:, :, i]).dot(H.T) + R))
x[:, i] = x[:, i] + K[:, :, i].dot(y[i] - H.dot(x[:, i]))
P[:, :, i] = P[:, :, i] - K[:, :, i].dot(H).dot(P[:, :, i])
return x, P
# 运行扩展卡尔曼滤波器
x, P = ekf(x0, P0, A, Q, H, R, current)
# 绘制真实值和预测值的比较图
plt.plot(current, label='True current')
plt.plot(x[0, :], label='Predicted current')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先使用 `pandas` 库读取 `current_data.xlsx` 文件中的电流数据。然后,我们定义了状态转移矩阵 `A` 和测量矩阵 `H`,以及过程噪声和测量噪声的协方差矩阵 `Q` 和 `R`。接下来,我们定义了初始状态和协方差矩阵 `x0` 和 `P0`。最后,我们定义了一个扩展卡尔曼滤波器函数 `ekf`,并将真实电流数据 `current` 作为输入代入该函数中进行状态估计。
最后,我们使用 `matplotlib` 库绘制了真实值和预测值的比较图,以便比较电流数据的真实值和预测值。注意,这只是一个简单的示例,实际情况可能需要根据具体需求进行修改。