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卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波算法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，是一种最优化自回归数据处理算法。 通俗地讲，对系统 \(k-1\) 时刻的状态，我们有两种途径来获得系统 \(k\) 时刻的状态。一种是根据常识或者系统以往的状态表现来预测 \(k ...

1 简介 　　由卡尔曼这个学者提出的最佳线性滤波器，单纯时域维度即可实现【无需进行频域变换】 2 思路 　　由上一时刻的最佳估计值XKE_P预测①当前时刻预测值Pxv　　与　　②当前时刻的测量值Mxv　　进行联立计算获得当　　③前时刻的最佳估计值XKE 3 核心 ...

FPGA极其不擅长复杂算法的运算，但是如果项目中涉及一些高级算法的实现，在没有可封装IP核调用的形式下，应该如何进行程序开发呢？今夕已经是2020年，我们一味依赖于用verilog写代码无异于用汇编写程序，这种方式堪比古时钻木取火的原始时代，费时又费力，实现起来更是困难重重。如今用Matlab ...

以下为纯小白对卡尔曼滤波算法的MATLAB实现进行简单总结，以便以后复习。 一、 背景介绍 假设一小车作匀加速运动，初速度为0，加速度为5米每二次方秒，小车上装有速度传感器，采样频率为10Hz，传感器测量噪声为高斯白噪声，需要充分利用这些信息来估计车辆的速度状态，并验证卡尔曼滤波算法的实验原理 ...

1、角度和弧度之间的转换公式？ 设角度为 angle，弧度为 radian radian = angle * pi / 180; angle = radian * 180 / pi; 所以在matlab中经常设置一个参数，用于角度与弧度之间的转换：deg_rad=0.01745329252e0 ...

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卡尔曼滤波的推导 1 最小二乘法 在一个线性系统中，若\(x\)为常量，是我们要估计的量，关于\(x\)的观测方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是观测矩阵（或者说算符），\(v\)是噪音，\(y\)是观察量 ...