【摘要】第二章維納濾波和卡爾曼濾波卡爾曼(Kalman)濾波引言維納(Wiener)濾波器的離散形式——時(shí)域解離散維納濾波器的z域解維納預(yù)測(cè)?引言觀測(cè)到的信號(hào)都是受到噪聲干擾的。如何最大限度地抑制噪聲,將有用信號(hào)提取出來(lái),是信號(hào)處理的基本問(wèn)題。信號(hào)處理的
2025-05-08 03:49
【摘要】15:38:3612022年5月25日星期三第二章維納濾波和卡爾曼濾波引言維納(Weiner)濾波器的離散時(shí)域解離散維納濾波器的z域解維納預(yù)測(cè)卡爾曼(Kalman)濾波15315:38:3622022年5月25日星期三引言§引言隨機(jī)信
2025-05-09 07:54
【摘要】第二章維納濾波和卡爾曼濾波-霍夫方程的求解IIR維納濾波器的設(shè)計(jì)與計(jì)算舉例第二章維納濾波與卡爾曼濾波?引言?
2025-05-21 23:09
【摘要】第六章卡爾曼濾波(TheKalmanfiltering)第一節(jié)卡爾曼濾波信號(hào)模型第二節(jié)卡爾曼濾波方法第三節(jié)卡爾曼濾波的應(yīng)用6.1信號(hào)模型6.1.1狀態(tài)方程和量測(cè)方程?維納濾波的模型:信號(hào)可以認(rèn)為是由白噪聲激勵(lì)一個(gè)線性系統(tǒng)的響應(yīng),假設(shè)響應(yīng)和激勵(lì)的時(shí)域關(guān)系可以用
2025-05-12 13:33
【摘要】主要內(nèi)容?傳統(tǒng)KF背景和推導(dǎo)?EKF推導(dǎo)傳統(tǒng)KF背景和推導(dǎo)whatiskalmanfilter??例如,對(duì)于雷達(dá)來(lái)說(shuō),人們感興趣的是其能夠跟蹤目標(biāo)。但目標(biāo)的位置、速度、加速度的測(cè)量值往往在任何時(shí)候都有噪聲??柭鼮V波利用目標(biāo)的動(dòng)態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響,得到一個(gè)關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計(jì)。這個(gè)估計(jì)可以
【摘要】3卡爾曼濾波方法卡爾曼濾波的特點(diǎn)及應(yīng)用領(lǐng)域系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述卡爾曼濾波的直觀推導(dǎo)卡爾曼濾波的遞推運(yùn)算方程卡爾曼濾波的結(jié)構(gòu)圖卡爾曼濾波的應(yīng)用實(shí)例聯(lián)邦卡爾曼濾波聯(lián)邦卡爾曼濾波的應(yīng)用實(shí)例Unscented卡爾曼濾波2卡爾曼濾波的特點(diǎn)及應(yīng)用領(lǐng)域?卡爾曼濾波(KalmanFilte
【摘要】卡爾曼濾波的直觀推導(dǎo)1、kalman濾波問(wèn)題?考慮一離散時(shí)間的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),它由描述狀態(tài)向量的過(guò)程方程和描述觀測(cè)向量的觀測(cè)方程共同表示。(1)、過(guò)程方程式中,M1向量x(n)表示系統(tǒng)在離散時(shí)間n的狀態(tài)向量,它是不可觀測(cè)的;MM矩陣F(n+1,n)成為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在時(shí)間n的
2024-08-18 03:40
【摘要】姓名:.※※※.指導(dǎo)老師:.※※※.單位:.※※※※※※※※※※※.圖形跟蹤與卡爾曼濾波一、圖形的邊緣定位1.Snakes(主動(dòng)輪廓模型)?該模型通常用于定位對(duì)象的邊界。傳統(tǒng)的Snakes模型,是一條滿足χ(s)=[x(s),y(s)](其中s∈[0,1])的曲線通過(guò)在圖
2025-05-05 05:36
【摘要】自適應(yīng)濾波器原理第四小組:馬瑩娜,翁瑋文,陳惠鋒,聶晶,樊川,劉廣峰(TL),王紹偉,李朔內(nèi)容提要?自適應(yīng)濾波器概述?自適應(yīng)的諸多算法(以非遞歸為例)?最小均方算法(LMS)?自適應(yīng)原理應(yīng)用?自適應(yīng)預(yù)測(cè)?自適應(yīng)模擬?自適應(yīng)噪聲對(duì)消?自適應(yīng)陷波?分離信號(hào)和譜線增強(qiáng)?
2025-07-27 09:15
【摘要】卡爾曼濾波器?在許多實(shí)際問(wèn)題中,由亍隨機(jī)過(guò)程的存在,常常丌能直接獲得系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù),需要從夾雜著隨機(jī)干擾的觀測(cè)信叵中分離出系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù)。例如,飛機(jī)在飛行過(guò)程中所處的位置、速度等狀態(tài)參數(shù)需要通過(guò)雷達(dá)戒其它測(cè)量裝置迚行觀測(cè),而雷達(dá)等測(cè)量裝置也存在隨機(jī)干擾,因此在觀測(cè)到飛機(jī)的位置、速度等信叵中就夾雜著隨機(jī)干擾,要想正確地得到飛機(jī)的狀態(tài)參數(shù)是丌可能的,只能
【摘要】自適應(yīng)濾波算法與實(shí)現(xiàn)第一節(jié)什么是數(shù)字信號(hào)處理數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)5.DSP技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
2025-05-21 10:25
【摘要】二采用局部參數(shù)最優(yōu)化技術(shù)的設(shè)計(jì)方法r(t)KmQ(s)P(s)KpQ(s)P(s)Kc自適應(yīng)機(jī)構(gòu)yyme+-圖1增益可調(diào)的參考模型自適應(yīng)控制系統(tǒng)?圖1所示為具有可調(diào)增益的MR
2024-10-22 12:18
【摘要】第三章自適應(yīng)數(shù)字濾波器第三章自適應(yīng)數(shù)字濾波器引言自適應(yīng)橫向?yàn)V波器自適應(yīng)格型濾波器最小二乘自適應(yīng)濾波自適應(yīng)濾波的應(yīng)用第三章自適應(yīng)數(shù)字濾波器引言自適應(yīng)數(shù)字濾波器和維納濾波器一樣,都是符合某種準(zhǔn)則的最佳濾波器。維納濾波器的參數(shù)是固定的,適用于平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的最佳濾
2025-05-10 12:06
【摘要】利用飛行目標(biāo)對(duì)雷達(dá)發(fā)射脈沖的反射,根據(jù)回波脈沖與發(fā)射脈沖的時(shí)間間隔,確定目標(biāo)的徑向距離,方位角和速度等狀態(tài)參數(shù),從而達(dá)到跟蹤目標(biāo)的目的.設(shè)時(shí)刻,目標(biāo)距離,徑向速度;方位角,方位角速度;其
2025-05-21 18:14
【摘要】貴州貴陽(yáng)花溪貴州大學(xué)電路與系統(tǒng)研究所卡爾曼濾波簡(jiǎn)介貴州貴陽(yáng)花溪貴州大學(xué)電路與系統(tǒng)研究所?背景介紹:
2025-05-19 02:38