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    假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)。假设你对你的经验不是 100%的相信,可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声( White Gaussian Noise),也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配( Gaussian Distribution)。

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    卡尔曼滤波卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的包含噪声的对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的 HYPERLINK :baike.baiduview161356.htm t _blank 坐标及 HYPERLI

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    function [x V VV loglik] = kalman_filter(y A C Q R init_x init_V varargin) Kalman filter. [x V VV loglik] = kalman_filter(y A C Q R init_x init_V ...) INPUTS: y(:t) - the observation at time t

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    //******卡尔曼参数************ ? ? ? ? ? ? ? ?? float code Q_angle=0001;?? float code Q_gyro=0003; float code R_angle=05; float code dt=001;? ? ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? //dt为kalman滤波器采样时间; char??code C_0 =

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    绪论1.1 概述在滤波器的发展过程中早期的维纳滤波器涉及到对不随时间变化的统计特性的处理即静态处理在这种信号处理过程中有用信号和无用噪声的统计特性可与它们的频率特性联系起来因此与经典滤波器在概念上还有一定的联系由于军事上的需要维纳滤波器在第二次世界大战期间得到了广泛的应用但是维纳滤波器有如下不足之处:第一必须利用全部的历史观测数据存储量和计算量都很大第二当获得新的观测数据时没有合适的递推算法

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    2.卡尔曼滤波器的介绍(Introduction to the Kalman Filter)为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器这里会应用形象的描述方法来讲解而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号但是他的5条公式是其核心内容结合现代的计算机其实卡尔曼的程序相当的简单只要你理解了他的那5条公式在介绍他的5条公式之前先让我们来根据下面的例子一步一步的探索假设我们要研究的对象是一个房间的温

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