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MatlabandVB
- 第一章 概述 辨识（Identification）、状态估计和控制理论在现代控制理论中是密不可分的，它们互相渗透。辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用几乎不能没有辨识和估计技术。由此可见，辨识在科研与实际应用领域都有很高的实用价值。 所谓辨识，就是从含有噪声的输入、输出数据中提取被研究对象的数据模型。此数据模型只是过程的输入输出特性在某种意义下的近似，而近似的准确度一般取决于采样数据的精度以及辨识方法的合理性。 辨识的目的是根据过程所提供测量的数据等信息，在某种准则意
matpower3.0.0
- 输电网潮流及状态估计计算程序（牛拉、高塞、PQ、直流等各种程序）-lose power flow calculation and state estimation procedures (ox-drawn, high-Cypriot, PQ, DC, and other procedures)
StateEstimationModule
- 状态估计原始程序,本程序可以进行状态估计的计算利用最小加权二乘法计算WLS-primitive state estimation procedures, the procedures for the calculation of state estimation using weighted least two multiplication calculation WLS
ekf
- 利用扩展卡尔曼进行状态估计 状态向量四维 测量向量二维 误差为高斯白噪声
StudytheApplicationofMonteCarloParticleFilterAlgor
- 随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重随机样本近似相 应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似, 所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。
Researchon3DHumanMotionTrackingBasedonProbabilisti
- 本文提出了有模型指导的三维人体运动跟踪框架，将一个多关节的圆台形状三维人体模型与多个视频图像中的外轮廓、边界、灰度和肤色特征进行匹配，使人体运动跟踪变成一个状态估计问题。并且，使用基于概率模型的粒子滤波算法来完成非线性、非高斯动态系统的状态估计。
ParticleFilterforStateEstimationBaseOnJumpMarkovMo
- 跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究，本文在系统分析传统粒子滤波理论与应用问题的基础上，重点研究了基于跳变马尔可夫状态空间模型的粒子滤波算法。针对混合系统在二维离散状态情形下的混合状态估计问题，给出了基于Rao-Blackwellised粒子滤波的二维离散状态与连续状态的同步估计算法，一定程度上缓解了传统粒子滤波算法在高维状态空间估计中的失效问题，有效提高了状态估计的精度。应用数值仿真计算，对相关粒子滤波算法的性能进行了比较分析。结果表明，本文研究的算法能够有效完成二维离散状态与连续状态的
anolinerfilter
- 粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上，本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计，然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。在实验中，针对非线性程度不同的两种系统，分别采用五种粒子滤波算法进行实验。结果证明，本文所提出算法的各方面性能都明显优于其他四种粒子滤波算法。
StateEstimator
- 基于最小二乘法的状态估计程序，希望对大家有用！
SE
- 博士师兄编写的电力系统状态估计程序，与大家共享，希望对大家有帮助！
ReBEL-0.2.7
- Rebel工具包，包括UKF，CDKF在内的多种粒子滤波算法仿真，是非线性系统状态估计的良好帮手
state_estimator
- 关于电力系统状态估计的MATLAB的源程序，敬请参考，不负侵权责任
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
EKF_PF
- EKF_PF 基于扩展kalman的粒子滤波 可解决非线性状态估计问题
dse
- 可以进行辐射状8节点配电网的状态估计，但是由于权重的选取不合适，程序收敛，但估计质量不高，可以通过合理的选择权重，来达到很高的估计质量。-Radial 8 nodes distribution network state estimation, but inappropriate due to the weight of the selected program convergence, it is estimated that the quality is not high, can be a
EKF
- 卡尔曼滤波实验matlab程序。1用扩展卡尔曼滤波技术对上述系统的状态进行估计， 2.上机实现，给出目标位置与速度的真实轨迹和估计轨迹； 对滤波器的估计性能进行分析，(Calman filter experiment matlab program.1. the extended Calman filter is used to estimate the state of the system, and the experimental procedure and program desig
estimation
- 使用最小二乘估计电力系统状态，可改变系统节点进行仿真(Using least squares to estimate the state of the power system, the system node can be changed for simulation)
NoteExp
- 实现移动机器人匀速运动模型下，基于UKF方法的移动机器人状态实时估计。(Real time estimation of the state of the mobile robot based on UKF method is realized under the uniform motion model of the mobile robot.)
estimation
- 用的是estimation加权最小二乘法状态估计法, 主要思想： 1、建立一个生成zdatas.m的函数，函数中先调用潮流计算； 2、电压幅值结果在潮流结果的bus变量中；节点注入功率量测取PQ节点负荷值的相反数；传输功量测取branch中的传输功率值。 3、对上一步提到的量测值随机添加白噪声； 4、视算例所要分析的问题，确实是否设置坏数据，若是，则设置； 5、将添加白噪声和坏数据后的量测输出到zdatas.m文件中。(The main idea is to use the estim
不确定系统状态估计
- EKF估计车速，已经调试完成，还请多多交流，哈哈哈(EKF estimates the speed and has been completed.)