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引言
滤波篇之三种方法介绍 仿真分析 总结 参考文献 一、引言在线性控制中，RLS、KF都是常用的最优估计方法之一，RLS、KF常用来估测被控对象参数，KF在电机控制中也可以扩展成EKF来做position Sensorless。首先，这里用自己的理解和参考文献来介绍RLS和KF，并利用Matlab仿真验证算法的正确性及KF中参数的选取问题；其次，为了
最近项目用到了kalman滤波，本博文简单介绍下卡尔曼滤波器的概念、原理和应用，做个小结。概念卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心
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2024-06-13 17:03:40
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# 如何在Java中实现Kalman滤波器
Kalman滤波器是一种利用线性动态系统的统计特性，对数据进行预测和修正的算法。在许多涉及需要跟踪和预测状态的应用中，比如控制系统和导航，它被广泛应用。今天，我们将一起学习如何在Java中实现Kalman滤波器。
## 流程概述
在实现Kalman滤波器之前，让我们先了解一下整个流程。下面是实现Kalman滤波器的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-10-14 05:31:21
14阅读
Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法，原文为：A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。文章推导很复杂，看了一半就看不下去了，既然不能透彻理解其原理，但总可以通过实验来理解其具体的使用方法。 Kalman滤波分为2个步骤，预测(predict)和校正(correct)。预测是基于上一时刻状态估
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2024-09-13 16:28:20
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前言 卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方差为目的而推导出的几个递推数学等式,也可以从贝叶斯推断的角度来推导。 本文将分为两部分：第一部分，结合例子，从最小均方差的角度，直观地介绍卡尔曼滤波的原理，并给出较为详细的数学推导。第二部分，通过两个例子给
卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。实际上，KF就是一种状态观测器，但它是为随机系统设计的。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 &nb
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2024-05-13 12:55:22
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Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法，原文为：A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。文章推导很复杂，看了一半就看不下去了，既然不能透彻理解其原理，但总可以通过实验来理解其具体的使用方法。 Kalman滤波分为2个步骤，预测(predict)和校正(correct)。预测是基于上一时刻状态估
Kalman滤波器的历史渊源
We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to thei
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2016-08-01 17:37:00
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Kalman滤波器的历史渊源
We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and r
原创
2021-08-11 10:49:01
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背景介绍：MPU6050 姿态解算系列目的是让初学者容易入门，所以表述上一直淡化有难度的数学语言而改用“文字语言的数学形式”。Kalman 滤波涉及的数学内容比较多，网上有很多讲卡尔曼滤波原理的文章，数学功底欠佳的读者可能看不懂。Sugar 本篇的目标是：用更通俗易懂的方式表达“线性 Kalman 滤波的效果”，让读者不需要太深的数学功底就能知道线性 Kalman 滤波的作用。思维铺垫Kalman
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2024-07-31 14:41:12
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1．简单介绍(Brief Introduction)在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其它著名的理论（比如傅立叶变换。泰勒级数等等）一样。卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是。他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首...
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2016-01-01 15:24:00
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对Kalman(卡尔曼)滤波器的理解
原创
2021-08-11 11:50:23
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一、摘要本次一共做了11个滤波器实验，包括： 1.限幅滤波器 2.中位值滤波器 3.递推中位值滤波器 4.算数平均值滤波器 5.递推算数平均数滤波器 6.中位值平均滤波器 7.限幅平均滤波器 8.一阶滞后滤波器 9.加权递推平均滤波器 10. 消抖滤波器 11.限幅消抖滤波器网上常见的有10个滤波器，第三个递推中位值滤波器由自己小改设计二、简单常规滤波器1.限幅滤波器1.1 操作方法根据经验判断两
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2023-09-02 11:31:52
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滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种，按照电路工作原理又可分为无源和有源滤波器两大类。低通滤波器电感阻止高频信号通过而允许低频信号通过，电容的特性却相反。信号能够通过电感的滤波器、或者通过电容连接到地的滤波器对于低频信号的衰减要比高频信号小，称为低通滤波器。低通滤波器原理很简单，它就是利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。对于需要截止的高频，利用电容吸收电感、阻碍的方法不使它
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2024-01-13 12:43:36
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对Kalman(卡尔曼)滤波器的理解@@zz
原创
2021-08-11 11:49:13
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上半年毕设的时候接触了卡尔曼滤波器，用matlab实现了该过程，尝试在一个课后作业中用三维度矩阵来存储变量的方式，结构似乎更好理解，记录一下分析的过程。可以查看中的卡尔曼滤波器部分，有一些更详细的解读。假如有一块电阻，你不知道它的阻值是多少，你想通过多次测量电压和电流值，从而用定义法求出来它的阻值大小，测量结果如下表所示：Current (A)Voltage (V)0.21.230.31.380.
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2024-02-28 14:51:13
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在使用Python进行信号处理过程中，利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。1.函数的介绍(1).滤波函数scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)输入参数：b: 滤波器的分子系数向量a: 滤波器的分母系数向量x:
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2023-08-13 13:40:03
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文章目录1.高斯滤波器2.高斯函数讲解（1）高斯函数（2）参数详解（3）高斯函数具体实现过程（3）那这里的sigmaX，sigmaY，ksize是怎么实现卷积并且对图像进行滤波的呢？（1）为什么要使用sigmaX和sigmaY呢？（2）卷积核（权重矩阵）中的值具体计算3.代码实战（1）当sigma=0.0时，随着ksize的不同，平滑的效果（2）当设置sigma的值不为0的时候，随着sigma增
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2023-11-06 09:32:30
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基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理作用：去除干扰信号1. 低通滤波：去除高于某一阈值频率的信号；'lowpass'2. 高通滤波：去除低于某一频率的信号；'highpass'3. 带通滤波：类似低通高通的结合保留中间频率信号；'bandpass'4. 带阻滤波器：低通高通的结合只是过滤掉的是中间部分；'bandstop'一、滤波器构造函数:s
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2023-07-05 19:34:18
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前言本节将要介绍OpenCV 提供的三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和 Laplacian。总的来说：Sobel，Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。而Laplacian 是求二阶导数。一、Sobel算子其API如下：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy
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2023-12-04 22:56:26
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