卡爾曼濾波演算法

❶ 卡爾曼濾波演算法核心公式

就是那五個公式，上網查查就搜到了

❷ 請教C語言卡爾曼濾波演算法

網上能找到一些程序。
例如,卡爾曼濾波簡介＋ 演算法實現代碼 ：
http://blog.21ic.com/user1/349/archives/2009/55947.html
較詳細地 提供了 C 和 C++ 程序。可以同他的方法比較一下，如果結果接近，
則你的演算法沒問題。

❸ 卡爾曼濾波演算法的功能是什麼

卡爾曼濾波是用來進行數據濾波用的，就是把含雜訊的數據進行處理之後得出相對真值。卡爾曼濾波也可進行系統辨識。卡爾曼濾波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演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。

❹ 什麼叫卡爾曼濾波演算法其序貫演算法

卡爾曼濾波演算法（Kalman filtering）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演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。
序貫演算法又叫序貫相似性檢測演算法，是指圖像匹配技術是根據已知的圖像模塊(模板圖)在另一幅圖像(搜索圖)中尋找相應或相近模塊的過程，它是計算機視覺和模式識別中的基本手段。已在衛星遙感、空間飛行器的自動導航、機器人視覺、氣象雲圖分析及醫學x射線圖片處理等許多領域中得到了廣泛的應用。研究表明，圖像匹配的速度主要取決於匹配演算法的搜索策略。
數據濾波是去除雜訊還原真實數據的一種數據處理技術, Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量雜訊的數據中，估計動態系統的狀態. 由於, 它便於計算機編程實現, 並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導航, 制導與控制等多領域得到了較好的應用。

❺ 百度問答卡爾曼濾波和集合卡爾曼濾波方法的主要差別是什麼

咨詢記錄 · 回答於2021-07-23

❻ 卡爾曼濾波法是什麼

康納濾波法將電池看做動力系統叫soc值，作為系統的一個內部狀態，做出最小方差意義上的最優估算

❼ 卡爾曼濾波的基本原理和演算法

卡爾曼濾波的原理用幾何方法來解釋。這時，~X和~Z矩陣中的每個元素應看做向量空間中的一個向量而不再是一個單純的數。這個向量空間（統計測試空間）可以看成無窮多維的，每一個維對應一個可能的狀態。~X和~Z矩陣中的每個元素向量都是由所有可能的狀態按照各自出現的概率組合而成（在測量之前，~X和~Z 的實際值都是不可知的）。~X和~Z中的每個元素向量都應是0均值的，與自己的內積就是他們的協方差矩陣。無法給出~X和~Z中每個元素向量的具體表達，但通過協方差矩陣就可以知道所有元素向量的模長，以及相互之間的夾角（從內積計算）。
為了方便用幾何方法解釋，假設狀態變數X是一個1行1列的矩陣（即只有一個待測狀態量），而量測變數Z是一個2行1列的矩陣（即有兩個測量儀器，共同測量同一個狀態量X），也就是說，m=1，n=2。矩陣X中只有X[1]一項，矩陣Z中有Z[1]和Z[2]兩項。Kg此時應是一個1行2列的矩陣，兩個元素分別記作Kg1 和 Kg2 。H和V此時應是一個2行1列的矩陣。

參考資料：
http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/11768443

❽ 什麼是卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是一種基於統計學理論的演算法，可以用來對含雜訊數據進行在線處理，對雜訊有特殊要求，也可以通過狀態變數的增廣形式實現系統辨識。

❾ 卡爾曼濾波器的演算法

在這一部分，我們就來描述源於Dr Kalman 的卡爾曼濾波器。下面的描述，會涉及一些基本的概念知識，包括概率（Probability），隨機變數（Random Variable），高斯或正態分配（Gaussian Distribution）還有State-space Model等等。但對於卡爾曼濾波器的詳細證明，這里不能一一描述。首先，我們先要引入一個離散控制過程的系統。該系統可用一個線性隨機微分方程（Linear Stochastic Difference equation）來描述：X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)再加上系統的測量值：Z(k)=H X(k)+V(k)上兩式子中，X(k)是k時刻的系統狀態，U(k)是k時刻對系統的控制量。A和B是系統參數，對於多模型系統，他們為矩陣。Z(k)是k時刻的測量值，H是測量系統的參數，對於多測量系統，H為矩陣。W(k)和V(k)分別表示過程和測量的雜訊。他們被假設成高斯白雜訊(White Gaussian Noise)，他們的covariance 分別是Q，R（這里我們假設他們不隨系統狀態變化而變化）。對於滿足上面的條件(線性隨機微分系統，過程和測量都是高斯白雜訊)，卡爾曼濾波器是最優的信息處理器。下面我們來用他們結合他們的covariances 來估算系統的最優化輸出（類似上一節那個溫度的例子）。首先我們要利用系統的過程模型，來預測下一狀態的系統。假設現在的系統狀態是k，根據系統的模型，可以基於系統的上一狀態而預測出現在狀態：X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) ……….. (1)式(1)中，X(k|k-1)是利用上一狀態預測的結果，X(k-1|k-1)是上一狀態最優的結果，U(k)為現在狀態的控制量，如果沒有控制量，它可以為0。到現在為止，我們的系統結果已經更新了，可是，對應於X(k|k-1)的covariance還沒更新。我們用P表示covariance：P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A』+Q ……… (2)式(2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)對應的covariance，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)對應的covariance，A』表示A的轉置矩陣，Q是系統過程的covariance。式子1，2就是卡爾曼濾波器5個公式當中的前兩個，也就是對系統的預測。現在我們有了現在狀態的預測結果，然後我們再收集現在狀態的測量值。結合預測值和測量值，我們可以得到現在狀態(k)的最優化估算值X(k|k)：X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3)其中Kg為卡爾曼增益(Kalman Gain)：Kg(k)= P(k|k-1) H』 / (H P(k|k-1) H』 + R) ……… (4)到現在為止，我們已經得到了k狀態下最優的估算值X(k|k)。但是為了要令卡爾曼濾波器不斷的運行下去直到系統過程結束，我們還要更新k狀態下X(k|k)的covariance：P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) ……… (5)其中I 為1的矩陣，對於單模型單測量，I=1。當系統進入k+1狀態時，P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。這樣，演算法就可以自回歸的運算下去。卡爾曼濾波器的原理基本描述了，式子1，2，3，4和5就是他的5 個基本公式。根據這5個公式，可以很容易的實現計算機的程序。