【互补滤波】加速度计与陀螺仪数据的互补滤波，用于估计角度，公式分析与MATLAB例程

最新推荐文章于 2026-01-04 16:32:59 发布
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完整的MATLAB互补滤波器（Complementary Filter）实现，用于融合陀螺仪和加速度计数据来估计姿态角。该代码通过仿真演示了互补滤波器的工作原理，并提供了多种参数设置下的性能对比分析。
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运行结果

滤波前后的角度信息曲线、误差曲线：
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频率特性曲线：
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命令行窗口输出的结果：
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不同 α \alpha α时的滤波效果对比：

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三轴加速度推算姿态角的方法，理论分析和MATLAB例程
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
02-26 869
三轴加速度计通过测量重力分量在载体坐标系下的投影，结合数学变换可推算俯仰角（Pitch）和横滚角（Roll），但航向角（Yaw）需结合其他传感器（如陀螺仪或磁力计）获取。
单连杆倾角估计：互补滤波器的 MATLAB 仿真实现
weixin_60867584的博客
06-12 419
摘要：针对动态斜面倾角测量问题，设计了一种基于互补滤波的惯性传感器数据融合方法。通过分配权重系数（α=0.98），融合加速度计（抗漂移但易受运动干扰）和陀螺仪（短期精度高但存在积分漂移）的数据，实现对倾角θ的稳定估计。MATLAB仿真显示，该方法在含噪声和零偏的条件下，均方根误差仅为0.02rad，有效平衡了传感器的优缺点。研究验证了互补滤波在姿态估计中的工程价值，并指出可通过参数调优或升级为卡尔曼滤波器进一步优化性能。该技术适用于无人机、机器人等需要实时角度测量的场景。
【互补滤波】加速度计与陀螺仪数据的互补滤波，用于估计角度，公式分析与MATLAB例程。附下载链接
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
07-23 1081
本文介绍了一个完整的MATLAB互补滤波器实现，用于融合陀螺仪和加速度计数据来进行姿态角估计。该代码通过仿真生成真实姿态角，并模拟传感器噪声，展示了互补滤波器的工作原理和性能分析。核心原理是利用互补滤波器系数α（推荐值0.95）平衡陀螺仪（高频响应但有漂移）和加速度计（低频稳定但易受干扰）的优势。代码提供了参数设置、传感器数据仿真、互补滤波器实现等功能，并包含多维度分析（时域/频域/参数分析）和性能评估（RMSE、误差曲线等）。运行结果显示了不同α值下的滤波效果对比和频率特性曲线，为姿态估计提供了完整的仿真
【MATLAB例程】基于噪声协方差自适应的互补滤波器方法vs标准互补滤波，用于融合加速度计和陀螺仪数据，估计角度
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
11-04 369
本文对比了自适应互补滤波(ACF)与标准互补滤波在姿态估计中的性能。通过仿真正弦角度信号，并添加陀螺仪漂移噪声和加速度计干扰，测试两种算法在3-6秒扰动期间的鲁棒性。ACF算法通过实时计算传感器噪声方差，动态调整融合权重：当加速度计噪声大时增加陀螺仪权重，反之则依赖加速度计数据。结果表明，相比固定参数的互补滤波，自适应方法能显著提高估计精度，在干扰环境下保持稳定性能。MATLAB代码实现了数据生成、滤波处理和结果可视化，包括角度曲线、误差对比和RMSE指标分析。该自适应方法无需人工调参，适合动态环境下的姿态
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）
qq_57231208的博客
10-04 781
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究使用MPU9250（9轴IMU）的MATLAB扩展卡尔曼滤波器进行姿态估计和动画绘图本文是一个用于9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法。您可以看到图形化动画的IMU传感器数据。动画图时间线硬铁偏差补偿角速度偏差补偿基于四元数动力学的扩展卡尔曼滤波器这篇文章专注于研究针对9轴IMU传感器（包括加速度计、陀螺仪和磁力计）的卡尔曼滤波器算法。
【自适应互补滤波MATLAB例程】基于幅值自适应的互补滤波方法与标准互补滤波对比，MATLAB例程，附下载链接
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
10-31 712
本文对比分析了标准互补滤波与基于幅值自适应机制的改进互补滤波在姿态角估计中的性能差异。针对陀螺仪漂移和加速度计噪声问题，提出一种通过新息幅值动态调整权重的自适应算法。仿真实验设置正弦运动场景，在3-6秒加入加速度干扰，结果显示：标准互补滤波在干扰时产生明显偏差，而自适应算法能根据实时观测误差自动调节融合比例，使均方根误差降低约40%，显著提高了系统的鲁棒性和估计精度。该方法适用于存在噪声、漂移和外部干扰的姿态估计场景。
组合导航的MATLAB例程，二维平面上的CKF滤波，融合IMU和GNSS数据，仿真，观测为X和Y轴的坐标，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
10-07 573
本文提出了一种基于8维状态模型和容积卡尔曼滤波器的IMU/GNSS组合导航算法。该算法通过建立包含位置、速度、姿态和传感器偏差的8维误差状态模型，采用容积卡尔曼滤波处理非线性问题，相比传统EKF具有更好的数值稳定性和精度。在圆形运动轨迹的仿真测试中（半径50m，角速度0.1rad/s），系统以10Hz IMU和1Hz GNSS频率运行，成功实现了两种传感器的有效融合。实验结果表明，该方法能显著提升导航精度，位置误差控制在3米以内，验证了算法在平面运动中的有效性。该方案为高精度组合导航提供了新的技术思路。
【MATLAB例程】水下机器人长基线(LBL)定位，用于三维轨迹，使用EKF滤波，融合LBL和IMU，4个锚点（长基线基站数=4），附下载链接
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
08-26 999
本文介绍了一种水下机器人（AUV）三维定位系统，通过扩展卡尔曼滤波（EKF）融合长基线（LBL）声学定位和IMU惯性导航数据。系统采用四面体基站配置和NED坐标系，构建了12维状态向量模型，包含位置、速度及传感器偏差。核心算法包括IMU运动预测模型和LBL距离观测模型，通过EKF实现多源数据融合。实验结果表明，融合定位的3D均方根误差为7.392米，较纯LBL定位精度提升74.6%。该方案有效解决了水下环境中IMU漂移和低频声学定位的互补问题，为AUV提供了稳定、精确的导航能力。
【MATLAB 互补滤波例程】基于运动状态的自适应互补滤波，融合IMU数据，解算角度|与标准互补滤波进行对比，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
11-03 477
对比基于运动状态自适应的与标准互补滤波方法在IMU角度估计中的性能。仿真数据测试结果显示，自适应方法在估计精度上优于标准滤波，误差降低约23%。文章提供了完整的MATLAB实现代码，包括数据生成、算法实现和可视化分析模块，可用于导航定位领域的传感器数据融合研究。结果表明自适应滤波能有效处理陀螺仪漂移和加速度计噪声问题。
加速度计与陀螺仪数据的互补滤波，用于估计角度，MATLAB例程
07-16
完整的MATLAB互补滤波器（Complementary Filter）实现，用于融合陀螺仪和加速度计数据来估计姿态角。该代码通过仿真演示了互补滤波器的工作原理，并提供了多种参数设置下的性能对比分析。
【自适应互补滤波MATLAB例程】基于幅值自适应的互补滤波方法与标准互补滤波对比，MATLAB例程
10-27
程序实现**标准互补滤波器**与**基于幅值自适应机制的改进互补滤波器**的对比仿真，用于分析两种方法在存在噪声、漂移与外加加速度干扰情况下的姿态角估计性能差异。 ## 仿真背景与目的 在姿态估计中，**陀螺仪**...
精选资源
6轴加速度传感器+姿态角+互补滤波算法+卡尔曼滤波算法
06-24
互补滤波算法在处理多轴传感器数据时，能够将加速度计和陀螺仪各自的优势相结合，互补彼此的不足。加速度计在静态环境下对姿态的感知更为准确，而陀螺仪则在动态环境下跟踪快速变化的角度更为出色。互补滤波通过结合...
【MATLAB例程】基于梯度检测自适应的互补滤波 vs 标准互补滤波，MATLAB代码，可直接运行，方便学习和修改成自己想要的程序
10-26
程序实现：**基于加速度梯度检测和平滑误差反馈的自适应互补滤波...算法用于融合加速度计与陀螺仪数据，以估计目标角度，重点在于在**存在外部加速度干扰和陀螺仪漂移**的情况下，提升姿态估计的稳健性与动态响应性能。
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 1153
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【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
WW、forever的博客
01-01 44
化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
随机非线性薛定谔方程数值求解方案
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yong9990的博客
01-04 173
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）。
基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
Dev7z的博客
12-26 324
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。
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
12-31 1294
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。
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。
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