Kalman滤波Matlab实现教程与源代码

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0 下载量 2 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 282KB ZIP 举报
资源摘要信息:"卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效递归滤波器（也称作线性二次估计器），能够从一系列含有噪声的测量中估计动态系统的状态。它由Rudolf E. Kalman于1960年提出，广泛应用于信号处理、自动控制、计算机视觉、时间序列分析等领域。Kalman滤波算法的核心在于它利用系统的动态模型和噪声统计特性，通过预测和更新两个步骤，实时地对系统的状态进行估计，即便是在数据含有噪声和不确定性时也能提供较为准确的状态估计。 在MATLAB环境下，卡尔曼滤波的实现通常涉及到以下几个关键步骤： 1. 定义系统模型：包括系统的状态方程（描述系统状态随时间演变的数学模型）和观测方程（描述观测值与系统状态之间的关系）。 2. 初始化卡尔曼滤波器参数：包括系统状态的初始估计值、状态协方差矩阵、过程噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵以及系统动态矩阵和观测矩阵。 3. 预测步骤（时间更新）：根据系统的状态方程和噪声协方差预测下一时刻的状态估计和误差协方差。 4. 更新步骤（测量更新）：当获得新的观测数据后，使用观测方程和新数据对预测的状态估计进行更新，得到一个更精确的状态估计和误差协方差。 5. 重复执行预测和更新步骤：以处理连续的测量数据，实时地估计系统状态。 在上述的描述和标签中，提到了文件为"Kalman.zip"，这表明是一个压缩包文件，解压后可能包含了多个用MATLAB编写的卡尔曼滤波例程。这些例程可能是针对不同类型的系统模型和应用场景设计的，例如线性系统、非线性系统、一维和多维状态空间模型等。每个例程都可能包含一个或多个数据文件、脚本文件以及有时的图形用户界面文件，以展示卡尔曼滤波算法的实际应用和效果。 这类例程对于理解和实现卡尔曼滤波算法非常有价值，特别适合那些正在学习控制理论、信号处理或者系统工程的学生和工程师。通过研究和运行这些例程，用户可以加深对卡尔曼滤波理论的理解，并学习如何在实际问题中应用该算法。 此外，由于MATLAB是一种广泛使用的数值计算和编程环境，具有强大的矩阵运算能力和丰富的内置函数库，因此在MATLAB中实现卡尔曼滤波器相对容易。MATLAB提供的Simulink工具还可以用于模拟动态系统并集成卡尔曼滤波器，这为系统的动态行为分析和控制提供了有力的支持。 需要注意的是，虽然MATLAB例程为卡尔曼滤波器的实现提供了便利，但正确地设定模型参数和理解算法的前提条件对于获得满意的结果至关重要。用户需要对所研究的系统有深刻的认识，并能对模型中的噪声特性进行准确的估计。此外，在实际应用中，还需要考虑计算资源的限制、数值稳定性和算法的实时性能等因素。"

kalman.zip_matlab例程_matlab_

2021-08-11 上传
标题"kalman.zip_matlab例程_matlab_"暗示了这是一个关于Kalman滤波器的MATLAB实现示例。Kalman滤波器是一种广泛应用在信号处理、控制理论、航空航天、机器人导航等多个领域的算法，它通过数学模型预测和更新系统...

njgrukcp.zip_matlab导航报告_导航 kalman

2022-07-15 上传
GPS和INS组合导航程序，其中包括轨迹发生器、KALMAN滤波、GualtsR模型建立、可以对程序进行任意修改，实验报告作为示例，是dcarFUY参考例程

算法.zip_matlab例程_matlab__matlab例程_matlab_

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在本压缩包“算法.zip”中，包含的是与MATLAB编程相关的实例，特别是关于卡尔曼滤波（Kalman Filter）的实现。卡尔曼滤波是一种用于处理线性高斯系统的估计问题的数学方法，广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统...

imu_kalman-filter_matlab:使用

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imu_kalman-filter_matlab是一个基于Kalman滤波算法的惯性测量单元（IMU）数据处理库，使用Matlab语言编写。该库可用于处理来自IMU传感器的加速度和角速度数据，并估计物体的姿态和运动状态。 使用imu_kalman-...

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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super(DeepKalmanFilter, self).__init__() # 调用父类构造函数 self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) # 实例化发射器 self.transition = Transition(config.z_dim, ...

ModuleNotFoundError: No module named 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters'

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ModuleNotFoundError: No module named 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters' 是一个Python错误，表示在你的代码中找不到名为 'boxmot.motion.kalman_filters.adapters' 的模块。 这个错误通常发生在以下几种...

java.lang.RuntimeException: Unable to start activity ComponentInfo{com.example.test_differ_kalman/com.example.test_differ_kalman.MainActivity}: android.view.InflateException: Binary XML file line #49 in com.example.test_differ_kalman:layout/activity_main: Binary XML file line #49 in com.example.test_differ_kalman:layout/activity_main: Error inflating class com.roughike.bottombar.BottomBar

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这个错误表明在启动 `MainActivity` 时发生了异常。... 要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 检查布局文件 `activity_main.xml` 中的第 49 行，确保没有任何语法错误或无效的标签。 ...你可以在项目的 `build....

java.lang.AssertionError at com.example.test_differ_kalman.MainActivity.init(MainActivity.java:181) at com.example.test_differ_kalman.MainActivity.onCreate(MainActivity.java:99)

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这个错误表明在 `MainActivity` 类的 `init` 方法中发生了断言错误，具体是在第 181 行。而在 `MainActivity` 的 `onCreate` 方法中调用了 `init` 方法（第 99 行），从而导致了这个错误。 要解决这个问题，你可以...

import pandas as pd # 导入pandas工具库 import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ Q 系统噪声 R 测量噪声 X(k|k-1) 上一次状态预测结果 X(k-1|k-1) 上一时刻的最优预测值 P(k|k-1) X(k|k-1)对应的convariance协方差 P(k-1|k-1) X(k-1|k-1) 对应的convariance协方差 """ 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/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) for j in range(8): xj = list(data_B.iloc[::, j]) yj=[] for i in range(len(xj)): pred, p_last, x_last = kalman(xj[i], x_last, p_last, Q, R) yj.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(xj, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(yj, color="r") # 预测值 plt.show() 把上面的pyton代码转为matlab代码

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以下是将上述Python代码转换为MATLAB代码的版本： ```matlab % 导入pandas工具库 % 设置显示选项 format long x_last = 0; p_last = 0; Q = 0.01; % 系统噪声 R = 0.5; % 测量噪声 function [x_now, p_last, x_...

java.lang.StackOverflowError: stack size 991KB at com.example.test_differ_kalman.MainActivity$4.onGnssNavigationMessageReceived(MainActivity.java:494)

216 浏览量
根据提供的错误信息，您遇到了 `java.lang.StackOverflowError` 异常，这通常是由于递归调用导致的无限循环或者方法调用层次太深而导致栈溢出。 在您的情况下，异常发生在 `MainActivity` 的第 494 行的 `...
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