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理解卡尔曼滤波器(英语中字)
MATLAB
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卡尔曼滤波器
共7课时 51分42秒
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简介
1.通过几个案例了解使用
卡尔曼滤波器
的常见场景。
卡尔曼滤波
器是一种优化估算
算法
,在不确定和间接测量的情况下估算系统状态。 观看视频示例,了解
卡尔曼
滤波器
背后的工作原理。
2.本视频介绍了解状态观测器的工作原理,并解释其背后的数学原理。 在无法直接测量时,使用状态观测器估算系统的内部状态。
3.本视频介绍卡尔曼滤波器结合两个信息源,预测状态和噪声测量,以产生最佳的,无偏的状态估计
4.本视频讨论实现卡尔曼滤波算法所需的方程组。
5.本视频解释了非线性状态估算器背后的基本概念,包括扩展卡尔曼滤波器,无味卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
6.在本视频中你将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数,例如系统模型、初始状态估计和噪声特性,使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。
7.本视频演示使用扩展卡尔曼滤波器估算非线性单摆系统的角位置。 您将学习如何配置扩展卡尔曼滤波器模块参数,例如状态转换和测量函数,并生成C / C ++代码。
课程目录
课时1:为什么使用卡尔曼滤波器 (6分46秒)
课时2:了解卡尔曼滤波器——状态观测器 (7分45秒)
课时3:了解卡尔曼滤波器——最优状态估计 (6分42秒)
课时4:了解卡尔曼滤波器——最优状态估计算法和方程 (8分36秒)
课时5:了解卡尔曼滤波器——非线性状态估算器 (7分21秒)
课时6:在 Simulink 中使用卡尔曼滤波器 (8分58秒)
课时7:在 Simulink 中使用扩展卡尔曼滤波器 (5分34秒)
展开全部
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1
条评论
54chenjq
2020年03月10日 22:43:24
卡尔曼滤波器是一种优化估算算法,在不确定和间接测量的情况下估算系统状态。
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