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卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波算法是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法，是一種最優化自回歸數據處理算法。 通俗地講，對系統 \(k-1\) 時刻的狀態，我們有兩種途徑來獲得系統 \(k\) 時刻的狀態。一種是根據常識或者系統以往的狀態表現來預測 \(k ...

1 簡介 　　由卡爾曼這個學者提出的最佳線性濾波器，單純時域維度即可實現【無需進行頻域變換】 2 思路 　　由上一時刻的最佳估計值XKE_P預測①當前時刻預測值Pxv　　與　　②當前時刻的測量值Mxv　　進行聯立計算獲得當　　③前時刻的最佳估計值XKE 3 核心 ...

FPGA極其不擅長復雜算法的運算，但是如果項目中涉及一些高級算法的實現，在沒有可封裝IP核調用的形式下，應該如何進行程序開發呢？今夕已經是2020年，我們一味依賴於用verilog寫代碼無異於用匯編寫程序，這種方式堪比古時鑽木取火的原始時代，費時又費力，實現起來更是困難重重。如今用Matlab ...

以下為純小白對卡爾曼濾波算法的MATLAB實現進行簡單總結，以便以后復習。 一、 背景介紹 假設一小車作勻加速運動，初速度為0，加速度為5米每二次方秒，小車上裝有速度傳感器，采樣頻率為10Hz，傳感器測量噪聲為高斯白噪聲，需要充分利用這些信息來估計車輛的速度狀態，並驗證卡爾曼濾波算法的實驗原理 ...

1、角度和弧度之間的轉換公式？ 設角度為 angle，弧度為 radian radian = angle * pi / 180; angle = radian * 180 / pi; 所以在matlab中經常設置一個參數，用於角度與弧度之間的轉換：deg_rad=0.01745329252e0 ...

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卡爾曼濾波的推導 1 最小二乘法 在一個線性系統中，若\(x\)為常量，是我們要估計的量，關於\(x\)的觀測方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是觀測矩陣（或者說算符），\(v\)是噪音，\(y\)是觀察量 ...