分别通过卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波以及移动地平线估计方法对数据进行预测估计matlab仿真

最新推荐文章于 2025-12-16 20:55:47 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： matlab 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 移动地平线估计 预测估计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/134696954
本文介绍了如何在MATLAB中应用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和移动地平线估计方法进行数据预测，并展示了2022a的仿真结果。详细阐述了这些滤波算法的基本原理、预测和更新步骤，适合控制系统和信号处理领域的研究。
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】SLAM（概念篇）
qq_36130719的博客
06-06 3625
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图 （同步定位与地图构建）”，是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下，根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时，如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹，同时构建出周围环境的地图。
移动地平线估算器 （MHE） 和 cEKF 应用于 4 个圆柱形坦克附Matlab代码
j_jinger的博客
05-06 771
四圆柱形水箱系统作为经典的非线性多变量控制系统，因其复杂的动态特性而常被用作先进控制与估算算法的测试平台。准确可靠的状态估算对于实现高性能的控制至关重要。本文深入探讨了两种在处理非线性系统状态估算方面具有代表性的方法：移动地平线估算器 (MHE) 和级联扩展卡尔曼滤波器 (cEKF)，并将它们应用于四圆柱形水箱系统。论文首先建立了系统的非线性数学模型，并对 MHE 和 cEKF 的基本原理、优势和局限性进行了详尽阐述。
【滤波跟踪】船载视频稳定和校正的地平线跟踪方法研究Matlab代码实现
matlab_dingdang的博客
02-07 838
本文旨在阐述一个基于移动视界估计（Moving Horizon Estimation, MHE）滤波器的目标检测与跟踪系统设计方案。该方案旨在解决目标检测与跟踪任务中传感器测量误差带来的不确定性问题，并利用非线性模型和物理约束，实现实时、最优的估计性能。为了验证该方案的有效性，本文将详细描述该算法在Matlab和Simulink环境下的仿真过程，并通过与传统扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering, EKF）技术的对比，来全面评估其性能。
【无人机路径规划】基于贝塞尔曲线和后退地平线方法进行无人机路径规划附Matlab论文复现
matlab_dingdang的博客
08-05 891
无人机路径规划是自主飞行的核心技术，需在复杂环境中生成安全（避障）、平滑（低能耗）、高效（短路径） 的轨迹。传统路径规划方法中，贝塞尔曲线凭借参数化特性可生成连续光滑的路径，适合无人机动力学约束；而后退地平线方法（Receding Horizon Control, RHC，又称模型预测控制 MPC）通过滚动优化处理动态障碍物和不确定性，增强路径的实时适应性。将两者结合，可实现 “全局平滑路径框架 + 局部动态调整” 的优势互补，为无人机在复杂动态环境中的自主导航提供高效解决方案。
船载视频稳定和校正的地平线跟踪方法研究附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-04 584
在船舶航行过程中，船载视频监控系统广泛应用于海事监管、船舶驾驶辅助、海洋科研等领域。然而，由于海浪的颠簸、船舶的摇晃，采集到的视频画面存在严重的抖动和视角偏移，严重影响视频的观看体验和后续分析处理。地平线作为视频画面中的重要特征，对其进行准确跟踪，是实现船载视频稳定和校正的关键技术。通过有效的地平线跟踪方法，可以实时检测视频画面中的地平线位置，进而对视频进行稳定和校正处理，使视频画面保持水平和稳定，为船舶航行提供可靠的视频信息支持。二、船载视频的特点及挑战（一）视频画面抖动剧烈。
【船舶】船载视频稳定化和校正的地平线跟踪方法附matlab代码
Matlab_dashi的博客
02-22 747
在海事作业、海上安全监控、海洋科学研究以及海上娱乐等领域，船载视频监控系统扮演着日益重要的角色。然而，船舶在航行过程中受到波浪、风力、以及船舶自身运动等因素的影响，导致船载视频画面剧烈抖动，严重影响视觉体验和后续信息处理。因此，船载视频稳定化和校正技术成为了解决这一问题的关键手段。地平线跟踪方法，作为一种有效且常用的视频稳定化技术，近年来受到了广泛关注。本文将深入探讨基于地平线跟踪的船载视频稳定化和校正方法，分析其原理、优缺点，并展望其未来发展方向。一、船载视频稳定化与校正的必要性与挑战。
【滤波跟踪】可观测性EKF SLAM一致估计器设计规则【含Matlab源码 12007期】
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02-08 896
可观测性EKF SLAM一致估计器设计规则 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【滤波跟踪】基于matlab可观测性EKF SLAM一致估计器设计规则【含Matlab源码 12007期】
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02-08 1039
可观测性EKF SLAM一致估计器设计规则 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
精选资源
Carleman 输出反馈 MPC：基于 Carleman 近似的移动地平线估计/模型预测控制对的演示-matlab开发
05-29
《Carleman 输出反馈 MPC：基于 Carleman 近似的移动地平线估计/模型预测控制对的演示——MATLAB 开发》 本资源提供的是一个 MATLAB 实现的示例，涉及了Carleman 输出反馈模型预测控制（MPC）与移动地平线估计...
matlab开发-地平仪位置估计基准
08-27
4. **滤波与融合**：为了减小噪声影响和提高稳定性，位置估计结果通常会通过滤波器处理，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、互补滤波（Complementary Filter）或者滑动平均等。此外，如果系统中有多个传感器（比如同时...
优化与分析：比较5种估计器方法在石油天然气行业中的应用
这五种方法包括卡尔曼滤波器、隐式动态反馈、滤波器偏差更新以及移动地平线估计。这些方法通常用于信号处理、控制系统和数据融合等领域的状态估计。 首先，卡尔曼滤波器是最著名的一种估计器，它是一种递归滤波器，...
【信号处理课题推荐】小波变化：原理、演进与时频分析应用，MATLAB代码示例
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-11 968
小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。
CEEMDAN - SE：神奇的信号处理组合
2508_94252247的博客
12-10 689
CEEMDAN-SE(自适应噪声完备集合经验模分解-样本熵信号重构)结合CEEMDAN对信号进行分解，计算分解信号样本熵值，根据其大小重构为高中低频信号可出信号分解图、三维分解图、频谱图、重构后的分解图、频谱图程序有详细的使用说明：1.输入信号data2.进行CEEMDAN分解3.根据样本熵值进行重构，其阈值可根据需求/实际情况进行修改4.重构结果为高中低三个序列，绘制其信号及其频谱matlab代码，含有部分注释；数据为excel数据，使用时替换数据集即可；
模块化多电平变流器MMC的VSG控制MATLAB–Simulink仿真探索
最新发布
2504_94308238的博客
12-16 332
这里简单定义了电容和电感的参数，在实际模型中，它们会参与到电路的运算当中。然后重点来了，为了验证VSG控制的调频调压效果，我们设置了频率波动和电压波动的扰动。比如，在构建MMC的子系统时，可能会用到像电容、电感这些基本的电气元件模块。首先呢，受端接的是可编辑三相交流源，这就方便我们去调整输入的各种参数啦。最近在研究模块化多电平变流器MMC的VSG控制，感觉挺有意思，来和大家分享一下我的一些发现和过程。这些电压分量会被用于后续的控制运算，从而实现对变流器的控制，达到调频调压的目的。模块化多电平变流器MMC。
MATLAB环境下基于双向长短时记忆网络的时间序列预测探索
2504_94276515的博客
12-11 457
这种双向信息的利用，极大地提升了模型处理序列数据的能力，进而提高了模型的准确率。在时间序列预测的领域里，我们总是在寻找更有效的模型。1997 年 Schuster 提出的双向循环神经网络 BiRNN 可以说是一个重要的里程碑，它由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入，这一独特的结构让模型对序列的处理有了新的视角。这里定义了一个延迟向量，在时间序列预测中，延迟的选择很关键，它决定了模型能参考到过去哪些时刻的数据，就像刚才说的回顾走过的路，这个向量就规定了能看多远。
天空中的植物医生：基于MATLAB的无人机多光谱实时表型分析系统
QQ_778132974的博客
12-12 281
植物表型是基因型与环境互作的结果表达。传统表型分析依赖人工测量，效率低下且主观性强。现代表型分析利用传感器技术，通过量化植物的形态、生理和生化特征，实现高通量、非破坏性的监测。我们开发的这个无人机多光谱实时处理系统，不仅是一个技术演示，更是精准农业发展的一个缩影。它展示了如何将前沿的遥感技术、人工智能算法与实际的农业生产需求相结合，创造出真正有价值的解决方案。项目的核心价值从经验驱动到数据驱动的农业决策从事后治疗到事前预防的植保理念从均匀管理到精准施策的农田操作。
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
aini_lovee的博客
12-16 185
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置，MATLAB。附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-13 393
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置。非线性的状态量和观测量。非线性状态方程和观测方程。强非线性系统，包含完整的MATLAB下载链接
基于Matlab的孔入式静压轴承程序实现
2508_94224053的博客
12-15 277
整个程序通过这些步骤，利用Matlab实现了孔入式静压轴承油膜厚度及油膜压力的计算。咱们这个程序里，进油孔数设定为4个，并且采用有限差分法来计算轴承油膜厚度及油膜压力。然后通过迭代的方式，在每个网格节点上根据有限差分公式计算油膜压力，这里面涉及到油膜厚度。基于matlab的孔入式静压轴承程序，进油孔数为4个，采用有限差分计算轴承油膜厚度及油膜压力。，然后根据进油孔位置对油膜厚度进行调整，比如示例里假设第一个进油孔附近的油膜厚度有所增加。函数生成二维网格，这就为后面在网格节点上进行计算做好了准备。
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