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6、第十一章模糊和KALMAN滤波目标跟踪系统,学生,卢宗庆指导老师,高新波,内容提要,1,模糊和数学模型控制器,2,目标实时跟踪系统,3,模糊控制器,4,KALMAN滤波控制器,5,仿真结果,6,总结,在第九章我们比较了模糊和神经网络在倒车控。
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9、统计检测与估值,估值部分,波形估计,维纳滤波,维纳滤波,维纳滤波,维纳滤波,维纳滤波,有限区间的,滤波器,预测问题,预测误差,预测误差,离散时间维纳滤波,离散时间维纳滤波,离散时间维纳滤波,离散时间维纳滤波,离散时间维纳滤波,作业,参考,离。
10、年月日星期六,第二章维纳滤波和卡尔曼滤波,引言,维纳,滤波器的离散时域解,离散维纳滤波器的域解,维纳预测,卡尔曼,滤波,年月日星期六,引言,引言随机信号处理讨论的滤波问题,就是一个估计问题,或者说是从噪声中提取信号,抑制噪声,本章介绍维纳。
11、第五讲,动态线性系统的滤波,一,背景,二,滤波原理,三,滤波算法的特性与改进,第五讲动态线性系统的滤波,一,背景滤波理论的发展,滤波是指从混合在一起的诸多信号中提取出所需信号的过程,滤波估计的发展经历了三个阶段,第一阶段,世纪年代前,最小二。
12、第三章卡尔曼Kalman滤波,第三章卡尔曼Kalman滤波,第一节 引言,第一节 引言,卡尔曼生平,卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得。
13、滤波器,状态空间方程,状态,转移,方程,观测方程,已知,假设,滤波问题,一步预报,已知含噪数据,求无噪声的估计值,新息方法,新息,称为的新息过程向量,性质,正交,是不同于的新过程,性质,是个白噪声过程,性质,一一对应关系,保留有的所有信息。
14、时间序列分析方法讲义 第13章 卡尔曼滤波第十三章 卡尔曼滤波在本章中，我们介绍一种被称为卡尔曼滤波的十分有用的工具。卡尔曼滤波的基本思想是将动态系统表示成为一种称为状态空间表示的特殊情形。卡尔曼滤波是对系统线性投影进行序列更新的算法。除了。
15、大气海洋数据同化方法,2,Kalman滤波,Kalman滤波基本思想,预报场,初始场,分析场,预报场,K,观测,模式解,最小方差估计P,K,1表示求逆T表示转置,一个简单例子,信号源运动方程为,系统误差,方差为0,1的高斯白噪声,问题,请估。
16、Kalman滤波误差分析,1 矩阵Riccati方程的解2 Kalman滤波误差方差阵的上下界,Kalman滤波误差分析1 矩阵Riccati方程的解,1 矩阵Riccati方程的解,从前面Kalman滤波方程中，我们知道，对于如下系统：,。
17、卡尔曼滤波算法及推导,1,kalman滤波问题,考虑一离散时间的动态系统,它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示,1,过程方程式中,M1向量,n,表示系统在离散时间n的状态向量,它是不可观测的,MM矩阵F,n,1,n,成。
18、卡尔曼滤波算法及推导,1kalman滤波问题,考虑一离散时间的动态系统，它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示。1过程方程 式中，M 1向量xn表示系统在离散时间n的状态向量，它是不可观测的；M M矩阵Fn1,n成为状态。
19、滤波,标量随机过程的递推估计,新息序列的特性,矢量滤波,目标,离散时间线性动力系统状态估计,模型,滤波的模型如图所示,例,一个,过程,令,得到状态方程,滤波器推导,几个常用不相关公,增益,方程,的递推公式,预测的跟踪性能,增益的变化曲线,滤。
20、滤波,标量随机过程的递推估计,新息序列的特性,矢量滤波,目标,离散时间线性动力系统状态估计,模型,滤波的模型如图所示,例,一个,过程,令,得到状态方程,滤波器推导,几个常用不相关公,增益,方程,的递推公式,预测的跟踪性能,增益的变化曲线,滤。
