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搜索资源 - Optimal state estimation
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。-Kalman filter (Kalman filtering) a use of linear state equations, observation data input and output through the system, the system state optimal es
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Kalman 滤波和平滑工具箱,包括了
Kalman 滤波和平滑
EKF 和 平滑
CKF 和平滑
UKF 和平滑
GHQF 和平滑
IMM 滤波和平滑-EKF/UKF is an optimal filtering toolbox for Matlab. Optimal filtering is a frequently used term for a process, in which the state of a dynamic system is estimate
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根据最优滤波理论,设计了电池荷电状态soc的估算,并对模型进行了分析-According to the optimal filtering theory, the SOC estimation of the state of charge of the battery is designed, and the model is analyzed.
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。(Calman filtering, a linear system of state equations, through the system input and output observations, the system state of the optimal estimation
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。(Kalman filtering, Kalman filtering) a system of linear equation of state, through the system input and output data, the optimal estimation of the s
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响(Calman filter (Kalman filtering), an algorithm for optimal estimation of system states using linear system state equations and input and output data of the system.
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。(Calman filter (Kalman filtering) uses the state equation of linear system and optimally estimates the state of the system by input and output obser
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这种理论是在时间域上来表述的,基本的概念是:在线性系统的状态空间表示基础上,从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态,是总结系统所有过去的输入和扰动对系统的作用的最小参数的集合,知道了系统的状态就能够与未来的输入与系统的扰动一起确定系统的整个行为。(This theory is expressed in the time domain. The basic concept is: on the basis of the state space representation o
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ACADO工具包是一个软件环境和算法集自动控制和动态优化。它为直接优化控制提供了多种算法,包括模型预测控制、状态参数估计和鲁棒优化。(ACADO Toolkit is a software environment and algorithm collection for automatic control and dynamic optimization. It provides a general framework for using a great variety of algorithm
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
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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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。(The algorithm optimally estimates the state of the system through input and output observations. Since the observation data include noise and interference in the system, the optimal e
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卡尔曼滤波(Kalman filtering)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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。(Kalman filtering (KF) is an algorithm for optimal estimation of system state by using linear system state equation and input and output observation
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