目录一、衰减记忆法二、限定记忆法小结 几乎任何递推和迭代算法都有发散的可能，卡尔曼滤波也不例外。造成卡尔曼滤波发散的原因无外乎以下两点： 状态方程描述的动力学模型不准确，或者噪声的统计模型不准确，这样会使模型和量测值不匹配，导致发
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2023-08-04 11:44:02
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AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。该函数将以下内容作为输入： · 电流(A)· 电压(V)· 温度(℃)该函数的输出为：· 估计SOC· 估计电压Vt· 电压Vt误差function [SOC_Estimated, Vt_Estimated, Vt_Err
自适应卡尔曼滤波（adaptive kalman filter）是指利用观测数据校验预测值完成更新的同时，判断系统本身特性是否发生动态变化，从而对模型参数和噪声特性进行估计和修正，以改进滤波设计、缩小滤波的实际误差。KF 通过kalman理论认知，已知其预测更新的精度和准确性的保证都是基于协方差，通过设计的状态更新矩阵及伴随预测误差Q得到预测状态量和协方差x’,P’，从而基于观测值及伴随的观测误差
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2024-01-12 16:33:53
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自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filtering）是一种用于估计系统状态的滤波器。它通过结合测量值和系统模型，能够对系统的状态进行更准确的估计。在实际应用中，自适应卡尔曼滤波常用于目标跟踪、导航和控制等领域。
下面我们将使用Python来实现一个简单的自适应卡尔曼滤波器，并对其进行科普。
## 1. 卡尔曼滤波器简介
卡尔曼滤波器是一种最优滤波器，它基于状态空间模型和高斯
原创
2023-09-28 08:44:32
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自适应卡尔曼滤波的多种形式在卡尔曼滤波量测更新过程中，按照平差中的数学模型分为函数模型和随机模型，那么动力学方法和观测方程均为函数模型，P和R矩阵的确定则为随机模型的建立。对于P矩阵来说，其核心思想在于重用当前时刻观测值。在融合初始化过程中，我们会对P矩阵进行初始化，之后随状态更新和量测更新而更新，一旦预测状态或者观测值突然出现问题，经验随机模型无法描述这种误差。因此，研究者们提出了自适应滤波，使
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2023-10-27 17:05:43
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Deepsort前身是SORT，全称为Simple Online and Realtime Tracking，中文名为简单在线实时追踪。SORT的的基本思想为用Faster R-CNN检测框检测出人所在的位置，用卡尔曼滤波预测出人所在的位置，最后对这两处检测结果用匈牙利算法做IOU匹配，IOU
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2024-09-05 12:36:54
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# 使用自适应卡尔曼滤波实现定位
在本教程中，我们将逐步学习如何在Python中使用自适应卡尔曼滤波来实现定位。卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态并处理噪声的经典算法，非常适合用于定位和跟踪应用。我们将通过一系列步骤来逐步实现这一目标。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现这一目标的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
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目录前言一、观测向量自适应抗差二、抗差自适应卡尔曼滤波1、抗差自适应卡尔曼滤波方程推导2、自适应因子三、抗差自适应卡尔曼滤波流程总结 前言在林荫道、城市峡谷等复杂环境下，GNSS观测值往往会出现大量粗差（由于环境原因大幅度偏离实际值），影响定位结果精度。同样，我们预设的动力学模型只是载体运动过程的近似描述，有时也会存在显著异常，影响定位精度。 抗差自适应卡尔曼滤波可用于缓解上述问题，其主要包含抗
Overlap Studies 重叠研究指标BBANDS Bollinger Bands 布林带
DEMA Double Exponential Moving Average 双指数移动平均线
EMA Exponential Moving Average 指数移动平均线
HT_TRENDLINE
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2024-06-28 10:20:34
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自适应卡尔曼滤波AKF（Adaptive Kalman Filter）是一种高级的卡尔曼滤波技术，旨在解决标准KF及其变种（EKF, UKF）的一个核心痛点：滤如一个GPS接收机的精度可能因卫星几何构型、电离层干扰或多路径效应而变化。
简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
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2023-12-22 20:11:06
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卡尔曼滤波器英文kalman filter这里介绍简单的，只有一个状态的滤波器卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中，但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中为什么要用kalman filter处理时间序列假设我们有100个时间点的数据，这个数据就是分别在100个点观测出来的结果。对于每一个时间点的数据，获取的方法有两个：第一个就是观测，但是测量的结果不一定准确，可能受限于测量仪器的精
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2024-03-05 15:06:06
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1. 概述自适应卡尔曼滤波AKF（Adaptive Kalman Filter）是一种高级的卡尔曼滤波科技，旨在解决标准KF及其变种（EKF, UKF）的一个核心痛点：滤波器参数的不确定性。标准卡尔曼滤波器的性能严重依赖于两个先验参数，在实际应用中，这些参数往往是未知的或时变的：过程噪声协方差矩阵 ...
23阶卡尔曼总结。一、首先给出卡尔曼的五个公式：卡尔曼算法的本质为：根据上一刻的最优值估计此刻的预测值，实际测量此刻的测量值。将预测值和测量值加权和即此刻的最优值。首先离散状态空间表达式为：1. 根据上一刻估计此刻的预测值： P为估计误差协方差矩阵，协方差矩阵为X各个元素之间的协方差值组成的矩阵。2. 求卡尔曼增益，即加权系数。Kg= P(k|k-1)HT/(HP(k|k-1)HT+R)
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2023-07-04 17:51:26
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文章目录1. 简介2. airsim平台的搭建3. 分割图的读取3.1 相机与图片类型3.2 img api拍摄图片4. 使用分割图初步估计目标的距离和方位，反推出坐标4.1 距离估计4.2 方位估计4.3 反推坐标5. 线性卡尔曼状态估计5.1 状态方程5.2 输出方程5.3 卡尔曼五公式5.4 matlab仿真6. 控制算法设计6.1 控制算法6.2 airsim中的无人机控制函数api总结
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2023-08-24 13:19:13
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文章目录前言一、卡尔曼滤波原理最后对卡尔曼滤波的预测步和更新步公式进行总结：二、Matlab代码三、Python代码 前言本文主要讲解卡尔曼滤波的原理以及Matlab和python代码实现。一、卡尔曼滤波原理最后对卡尔曼滤波的预测步和更新步公式进行总结：二、Matlab代码%X(K)=F*X(K-1)+Q
%Y(K)=H*X(K)+R
%%%第一个问题，生成一段随机信号，并滤波
%生成一段时间
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2023-09-22 11:08:25
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为了在Python编程环境下实现卡尔曼滤波算法，特编写此程序主要用到了以下3个模块numpy（数学计算）pandas（读取数据）matplotlib（画图展示）代码的核心是实现了一个Kf_Params类，该类定义了卡尔曼滤波算法的相关参数然后是实现了一个kf_init()函数，用来初始化卡尔曼滤波算法的相关参数接着实现了一个kf_update()函数，用来更新卡尔曼滤波算法的相关参数最后在主程序中
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2023-08-04 13:53:35
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自己学习整理卡尔曼滤波算法，从放弃到精通kaerman 滤波算法卡尔曼滤波是非常经典的预测追踪算法，是结合线性系统动态方程的维纳滤波，其实质是线性最小均方差估计器，能够在系统存在噪声和干扰的情况下进行系统状态的最优估计，广泛使用在导航、制导、控制相关领域。使用范围及作用一般的滤波算法是频域滤波，而卡尔曼滤波是时域滤波。
不要求系统的信号和噪声都是平稳的，但默认估计噪声和测量噪声均为白噪声，这样其均
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2023-10-23 09:34:26
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扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,EKF)一种非线性卡尔曼滤波，用来估计均值(mean)和协方差(covariance),广泛用于非线性机器人状态估计、GPS、导航。
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2020-11-23 14:43:00
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研究背景 电池荷电状态的估计是电池管理系统(BMS)的重要组成部分。电池的SOC参数反映了电池的剩余容量，可用于控制电池的充放电过程以及预测电动汽车的运行状态。由于无法对电池的实时剩余电量进行直接准确的测量，只能通过SOC的值间接表示当前剩余电量，所以电池SOC的精确估计尤为重要。 锂电池因具有高功率、高能量密度等特点而得到了广泛的应用。电池SOC值的精确估计成为防止由于电
原创
2021-04-30 15:39:02
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