EKF 自动匹配维度 MATLAB代码

原创 已于 2024-12-27 18:49:36 修改 · 293 阅读 · 0 ·
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于 2024-12-27 18:48:44 首次发布

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该 M A T L A B MATLAB MATLAB代码实现了扩展卡尔曼滤波（ E K F EKF EKF）算法，用于对多维状态进行估计和滤波。旨在处理具有过程噪声和观测噪声的动态系统。通过对比未滤波状态和EKF估计值，展示了滤波效果。如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请点击下方卡片联系作者

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5维的情况：
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源代码

% EKF 自动匹配维度
% Evand©2023-2024
% 2024-12-26/Ver1

clear; clc; close all;% 清除变量、命令行和图形窗口
rng(0
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EKF，自动匹配维度，完整的MATLAB代码
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
01-17 253
这段代码实现了一个扩展卡尔曼滤波的完整流程，包含了滤波模型的初始化、运动模型的模拟、EKF的预测与更新步骤、结果的绘图和误差的输出。通过这种方式，可以有效地对动态系统进行状态估计，验证EKF在处理非线性观测中的有效性。如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请点击下方卡片联系作者。
【MATLAB滤波】维度自适应的EKF代码|从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构（自动匹配维度）|完整代码，带中文注释
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
04-29 263
本代码实现了一个，用于多维非线性系统的状态估计。代码通过动态匹配状态量和观测量的维度（支持任意维度），解决了传统EKF实现中维度固定的局限性。其核心功能是通过融合过程模型与非线性观测模型，优化对系统真实状态的估计，有效降低噪声干扰。
【MATLAB例程】维度自适应的EKF代码-从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构（自动匹配维度）|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
05-06 996
动态维度设置：通过变量dim定义状态量和观测量的维度（例如示例中为5维），无需手动调整代码结构，增强了灵活性。噪声与协方差矩阵：定义了过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R，并生成对应的高斯噪声w和v。状态初始化：真实状态X、未滤波状态X_和EKF估计状态X_ekf均初始化为零矩阵，初始协方差矩阵P0为单位矩阵。
从零开始使用matlab实现EKF-SLAM算法（含完整代码）
mjmmm的博客
04-27 6349
扩展卡尔曼滤波器同步定位与建图 (EKF-SLAM) 算法建立在 EKF 的基础上，集成了 EKF 的功能，可解决机器人技术中最具挑战性的问题之一：同时定位与建图 (SLAM)。 EKF-SLAM采用EKF方法来同时估计机器人的状态和周围环境的布局，而无需事先了解位置。 这种双重功能对于在未知环境中运行的自主系统至关重要，使它们能够在绘制区域地图时有效导航。 EKF-SLAM 算法一直是自动驾驶车辆和机器人系统开发的基石，为处理现实世界环境中固有的不确定性提供了一个强大的框架。
【逐行注释】PF（Particle filter，粒子滤波）的MATLAB代码（附源代码）
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
11-24 2974
粒子滤波是一种用于动态系统状态估计的先进方法，广泛应用于机器人定位、目标跟踪和金融预测等领域。该算法通过一组粒子及其权重来表示系统状态的概率分布，能够有效处理非线性和非高斯的系统。在每个时间步中，粒子滤波首先随机初始化粒子的位置和权重，然后根据系统的状态方程对粒子进行预测，接着计算每个粒子与实际观测值的匹配程度以更新权重。为了避免粒子退化，算法执行重采样步骤，根据权重选择新的粒子集合，最后通过加权平均得到当前时刻的状态估计。
MATLAB实现的EKF-SLAM算法代码包
weixin_42510243的博客
04-28 935
SLAM技术，全称为同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping），是机器人技术及自动化领域的一项关键技术。它允许机器人在没有预设地图或GPS信号的环境中，通过自身携带的传感器数据来构建周围环境的地图并实时地确定自身位置。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是基于卡尔曼滤波算法发展而来，专门用于处理非线性系统的状态估计问题。卡尔曼滤波算法是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列含有噪声的测量中估计动态系统的状态。
【MATLAB滤波】维度自适应的UKF代码|从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构|完整代码，带中文注释
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
04-29 236
该代码为高维非线性系统的状态估计提供了通用框架，结合无迹卡尔曼滤波的理论优势与工程实现，适用于学术研究及工业应用。通过调整维度参数（如`dim`）和噪声协方差（`Q`、`R`），可快速适配机器人、自动驾驶、信号处理等领域的需求。
【MATLAB例程】维度自适应的UKF代码|从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构|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
05-03 753
高维动态设置：通过参数dim = 30定义状态和观测维度，支持任意维度的扩展（如机器人多自由度系统、金融多变量分析）。噪声与协方差矩阵：定义过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R，生成对应的高斯噪声w和v，确保系统动态的随机性。状态初始化：真实状态X、未滤波状态X_和UKF估计状态X_ukf初始化为零矩阵，初始协方差P0为单位矩阵。
【EKF实现2维平面上的SLAM】【EKF-SLAM】NWPU 最优估计课程设计附Matlab代码
matlab_daizuo的博客
08-19 1001
同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是移动机器人在未知环境中自主导航的核心技术。本文以二维平面环境为研究场景，采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法实现 SLAM 功能，即 EKF-SLAM。通过构建机器人运动模型与传感器观测模型，利用 EKF 对机器人位姿和环境特征点进行联合估计，完成地图构建与自主定位。
【MATLAB例程】维度自适应的EKF代码-从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构（自动匹配维度）
04-29
代码通过动态匹配状态量和观测量的维度（支持任意维度），解决了传统EKF实现中维度固定的局限性。其核心功能是通过融合过程模型与非线性观测模型，优化对系统真实状态的估计，有效降低噪声干扰。
创新未发表！GA-PINN遗传算法优化的物理信息神经网络多变量回归预测，MATLAB代码
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-30 1150
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随机非线性薛定谔方程数值求解方案
yong9990的博客
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随机非线性薛定谔方程数值求解方案，结合龙格库塔方法（时间）和中心差分方法（空间）。
【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
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01-01 44
化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
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12-26 323
随着农业信息化和智能化的发展，农田杂草的快速、准确识别对提高作物产量和实现精准农业具有重要意义。针对传统人工识别效率低、主观性强的问题，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 HSV 颜色特征杂草图像识别系统。
积分旁瓣电平-matlab函数
诚朴勇毅
01-01 167
这里生成了128位的随机相位编码波形，经过自相关后再做归一化，可以看到主瓣峰值为0dB，积分旁瓣的整体的平均水平再-25dB左右，峰值旁瓣电平为-16.88dB，与LFM信号的-13.2dB相比还是略低一点的。但是它不如LFM的旁瓣那么平滑，而是有很多凸起。
Matlab学习记录18
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12-31 228
电脑信息：Intel® Xeon® CPU E5-2603 v3 @ 1.60GHz。系统类型：64位操作系统，基于X64的处理器 windows10 专业版。Matlab2021a与之前的版本也不同，sym改为str2sym。2、使用syms命令创建符号变量和符号表达式。1、使用sym命令创建符号变量和表达式。3.2.3 符号对象与数值对象的转换。3.1.2 创建符号变量和表达式。3.2.1 符号表达式的代数运算。3.2 符号表达式的代数运算。3.1 符号表达式的建立。3.1.1 创建符号常量。
基于 MATLAB 的 BPSK/QPSK/2DPSK 在 AWGN 信道下的 BER 性能仿真与对比分析
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
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本文通过MATLAB仿真对比了BPSK、QPSK和2DPSK三种PSK调制在AWGN信道下的性能差异。采用统一的基带等效离散通信链路模型，包含随机比特源生成、PSK符号映射、AWGN加噪、接收端判决和误码统计等模块。仿真设置了2×10^5比特长度，0-14dB的Eb/N0扫描范围，确保统计可靠性。重点分析了不同调制方式的能量归一化处理、差分编码机制和判决方法，并绘制了星座图、波形相位示意图及BER曲线。
基于射线理论的水声信道仿真MATLAB程序
t19875128的博客
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基于射线理论的水声信道仿真MATLAB程序
基于卡尔曼滤波的电池荷电状态（SOC）估计的MATLAB实现
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yongui47834的博客
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基于卡尔曼滤波的电池荷电状态（SOC）估计的MATLAB实现，结合二阶RC等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法
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