均方根信息滤波（SRIF）测试（二）

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#SRIF数据处理

本文探讨均方根信息滤波（SRIF）在数据处理中的性能，主要从初始值精度依赖、噪声抵抗能力和粗差抵抗能力三个方面进行分析。测试结果显示，初始值的精度影响滤波收敛时间，但不影响最终参数估计值；SRIF具有较强的噪声抵抗能力，即使噪声增大，仍能有效提取信息；在存在粗差的情况下，该滤波算法能较好地将其隔离到残差中，表现出良好的粗差处理能力。
均方根信息滤波（SRIF）测试（二）
 鉴于目前已经具备了SRIF的基本概念以及其基本实现方法，非常有必要对其数据处理的性能进行分析和检测。滤波器的性能分析主要从以下几个方面进行分析：（1）对初始值的精度依赖（2）对噪声的抵抗能力（信息提取效率）（3）对粗差的抵抗能力。依然以抛物线方程为例进行分析，其参数设置与均方根信息滤波（SRIF）测试（一）（
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均方根信息滤波（SRIF）测试（一）
hpulizhen的博客
12-28 8472
均方根信息滤波（Square Root Information Filter）由于具有更好的数值稳定性而被广泛使用。参考Gerald J.Bierman的Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation 对SRIF的基本原理进行了学习，并完成了SRIF的仿真数据测试，该方法在实现中暂未考虑状态方程的过程噪声，因此仅仅适用于不随时间变化
均方根信息滤波（SRIF）测试（三）
hpulizhen的博客
01-03 2476
均方根信息滤波（SRIF）测试（三）  数据处理中对时变参数的估计比较常见，而时变参数必然涉及到参数之间的状态转移以及其过程噪声。因此有必要在均方根信息滤波中加入过程噪声的处理以及状态转移矩阵。仍然以抛物线为例，对其进行了模拟及验证。直接上代码。相关函数代码可见http://blog.youkuaiyun.com/hpulizhen/article/details/50420636 /*
【集合（ensemble）数据同化】集合卡尔曼滤波（EnKF）、集合均方根滤波（EnSRF）、集合变换卡尔曼滤波（ETKF）和集合调整卡尔曼滤波（EAKF）的关系
CaoLG_ocean的博客
04-16 6671
集合数据同化方法利用状态估计方法以及预测和分析误差协方差矩阵的低秩形式来同化观测。这类方法的一个关键要素是采用适当的统计手段将预测集合转换为分析集合。这种转换可以通过将观测视为随机变量来“随机性”实现；也可以要求更新后的分析扰动满足卡尔曼滤波分析误差协方差的方程来“确定性”实现。“随机性”更新分析集合的EnKF方法和“确定性”更新分析集合的EnSRF方法都可被视作卡尔曼均方根滤波（Kalman SRF）的范畴。
ADC采集噪声问题及均方根值滤波与Kalman滤波比较
qq_24025329的博客
10-26 1万+
有一阵子笔者在做一个PT100热电阻的调理电路的时候采用了，使用恒流源的方式测热电阻的阻值。为了采集方便，将0.3mA的电流接入PT100直接把ADC输入端接在了PT100的两端。之后再输出温度的时候数据非常乱。查阅资料受到启发，采用求该信号的有效值（均方根值）方法进行滤波。 ADC采样、恒流源 ADC使用的是STM32F10x系列的内部12位ADC。恒流源电流值为0.3...
数字滤波器与虚拟FFT正弦均方根_虚拟滤波器_labview_
10-04
数字滤波器与 虚拟FFT正弦均方根 LabView 2015 NI 实例
精选资源
SRIF滤波解算代码.rar_SRIF_均方根_均方根滤波_滤波
09-20
在这里，我们将深入探讨均方根滤波（Root Mean Square, RMS）以及SRIF滤波器的工作原理和应用。 均方根滤波是一种线性滤波方法，其基本思想是计算输入信号的均方根值，并用这个值来代替原始信号。均方根值代表了...
精选资源
均方根信息滤波和平滑及其在低轨卫星星载GPS精密定轨中的应用 (2006年)
04-25
这一结果证明了基于均方根滤波的质量控制算法在提高低轨卫星星载GPS精密定轨精度方面的可靠性和有效性。 #### 六、结论 本文从理论出发，深入探讨了均方根信息滤波和平滑技术在低轨卫星星载GPS精密定轨中的应用，...
信息滤波
qq91752728的博客
04-10 2926
对待事物，从对比和更高层次先去理解会透彻很多 像卡尔曼滤波，高斯是用它的矩参数来描述的，也就是均值(一阶矩)，方差(二阶矩)就可以描述一个滤波。还有一种和卡尔曼滤波对偶的滤波叫做信息滤波(information filter)，就是用它的正则参数来表述，用一个信息矩阵和一个信息向量来描述 信息矩阵为协方差矩阵的逆 信息向量 当然，信息滤波这个东西存在肯定是有它的应用意义的，例如...
关于《均方根嵌入式容积卡尔曼滤波》的勘误声明
irving8的专栏
11-18 2201
本人于2013年9月发表的论文《均方根嵌入式容积卡尔曼滤波》（张鑫春等, “均方根嵌入式容积卡尔曼滤波," 控制理论与应用, 30(9): 1116-1121）的文章中，公式（25）、（29）和（32）有误，其权值应当要开根号，特此声明！希望不要误导大家以后的研究！
几种简单的数字滤波算法
04-29
几种简单的数字滤波算法
apply_rcosdesign.zip_matlab_rcosdesign_rcosdesign matlab_升余弦_均方根
07-15
通过发送端均方根升余弦滤波器，使发送信号在信道中的带宽变窄，便于传输；在接收端使用相同的均方根升余弦滤波器，恢复出原始信号。
卡尔曼滤波详解
04-04
卡尔曼滤波器是一个（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
卡尔曼滤波算法(含详细推导).ppt
02-12
卡尔曼滤波算法(含详细推导).ppt 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x(n)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F（n+1,n）成为状态转移矩阵，描述动态系统在时间n的状态到n+1的状态之间的转移，应为已知。而M 1向量 为过程噪声向量，它描述状态转移中间的加性噪声或误差。
8.卡尔曼滤波之平方根滤波
weixin_38898944的博客
05-10 8158
目录一. 序贯处理二. 平方根滤波 上一篇文章，我们提到了卡尔曼滤波的发散问题，并说明了，导致卡尔曼滤波发散的原因一般有两种，一种是由于模型建立不够准确，导致的发散，另一种是计算过程由于累计误差效应，导致增益矩阵P失去对称性或正定性而造成的发散。 而且，上一篇文章对第一种情况提出了一些解决措施，主要思路就是认为近期的观测量更可靠一些，并逐渐忘记之间的观测对滤波的影响，也就是衰减记忆法和限定记忆法。 在这篇文章，我们讨论针对滤波器发散另一种原因可以采取的抑制措施。这里先介绍一种，也就是平方根滤波。不过在介绍这
【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波实现UWB追踪无线时钟同步误差附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-24 826
超宽带（UWB）技术是一种短距离、高带宽的无线通信技术，具有穿透力强、定位精度高等优点。在UWB系统中，时钟同步是保证系统正常工作的关键技术。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的UWB追踪无线时钟同步误差的方法。该方法利用卡尔曼滤波的预测和更新机制，实时估计时钟同步误差，并通过反馈机制对时钟进行动态调整，从而提高UWB系统的时钟同步精度。
平方根滤波个人总结
404 not found的博客
07-15 4496
捷联惯导系统学习6.4(平方根滤波 )
weixin_37781153的博客
10-10 1573
平方根滤波 针对经典Kalman滤波中，状态误差阵PkP_kPk​是状态估计的平方，可能占有更多位数，所以使用状态误差阵PkP_kPk​的平方根进行更新，减少数值位数和计算误差（在早期计算机中比较有校）。 Potter平方根滤波 将均方误差阵PkP_kPk​分解为下三角阵，再求平方根 Cholesky分解 P:n阶正定对称矩阵P:n阶正定对称矩阵P:n阶正定对称矩阵 总可以得到： P=[P11P12...P1nP21P22...P2n............Pn1Pn2...Pnn],Δ=[δ11δ12..
超详细讲解无迹卡尔曼（UKF）滤波（个人整理结合代码分析）
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jiushizhemekeai的博客
10-23 5万+
无迹卡尔曼滤波详解——matlab程序一步步解释
经典文献阅读之--SRIF-based LiDAR-IMU Localization(SRIF的LiDAR-IMU自动驾驶鲁棒定位)
lovely_yoshino的博客
07-17 7674
它由以下公式给出：
均方根信息滤波与卡尔曼滤波对比
最新发布
02-09
### 均方根信息滤波与卡尔曼滤波的区别与联系 #### 定义与基本原理 均方根信息滤波（Root Mean Square Information Filtering）主要关注于通过计算信号的均方根误差(RMSE)，从而评估并优化估计精度。该方法侧重于...
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