低通滤波以及卡尔曼滤波

先讲解几个低通滤波,低通滤波比卡尔曼滤波简单,因为卡尔曼滤波涉及到两个输入量,一个是控制量,一个是观测量,而低通滤波是一个输入量

1,利用工具箱配置低通滤波
参考地址:https://blog.youkuaiyun.com/m0_58683132/article/details/140141942
在这里插入图片描述
2,自己搭建低通滤波
参考地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/161695666
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3.AS5600磁编码器的使用以及简单的滤波算法(arduino)
参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/qqliuzhitong/article/details/121795481
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4.【Simulink】低通滤波器设计
参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/m0_58683132/article/details/140141942
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当然可以!下面是使用 C 语言编写二阶低通滤波卡尔曼滤波器的代码示例: 1. 二阶低通滤波器代码: ```c #include <stdio.h> #define SAMPLE_RATE 1000.0 // 采样率 #define CUTOFF_FREQ 50.0 // 截止频率 typedef struct { double x[3]; // 输入信号历史样本 double y[3]; // 输出信号历史样本 } FilterState; void initFilter(FilterState* filterState) { for (int i = 0; i < 3; i++) { filterState->x[i] = 0.0; filterState->y[i] = 0.0; } } double lowPassFilter(double input, FilterState* filterState) { double RC = 1.0 / (2.0 * 3.141592 * CUTOFF_FREQ); double dt = 1.0 / SAMPLE_RATE; double alpha = dt / (dt + RC); filterState->x[2] = filterState->x[1]; filterState->x[1] = filterState->x[0]; filterState->x[0] = input; filterState->y[2] = filterState->y[1]; filterState->y[1] = filterState->y[0]; filterState->y[0] = (alpha * (filterState->x[0] + filterState->x[2])) + (2.0 * alpha * filterState->x[1]) - (alpha * filterState->y[2]); return filterState->y[0]; } int main() { FilterState filterState; initFilter(&filterState); // 模拟输入信号 double inputSignal[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; int numSamples = sizeof(inputSignal) / sizeof(inputSignal[0]); // 应用滤波器并输出结果 for (int i = 0; i < numSamples; i++) { double filteredSignal = lowPassFilter(inputSignal[i], &filterState); printf("Input: %lf, Output: %lf\n", inputSignal[i], filteredSignal); } return 0; } ``` 2. 卡尔曼滤波器代码: ```c #include <stdio.h> typedef struct { double x; // 状态变量 double P; // 状态协方差矩阵 } KalmanState; void initKalman(KalmanState* kalmanState) { kalmanState->x = 0.0; kalmanState->P = 1.0; } double kalmanFilter(double measurement, KalmanState* kalmanState) { double Q = 0.01; // 过程噪声协方差 double R = 0.1; // 测量噪声协方差 // 预测步骤 double x_priori = kalmanState->x; double P_priori = kalmanState->P + Q; // 更新步骤 double K = P_priori / (P_priori + R); kalmanState->x = x_priori + K * (measurement - x_priori); kalmanState->P = (1 - K) * P_priori; return kalmanState->x; } int main() { KalmanState kalmanState; initKalman(&kalmanState); // 模拟测量数据 double measurements[] = {1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4}; int numMeasurements = sizeof(measurements) / sizeof(measurements[0]); // 应用滤波器并输出结果 for (int i = 0; i < numMeasurements; i++) { double filteredValue = kalmanFilter(measurements[i], &kalmanState); printf("Measurement: %lf, Filtered Value: %lf\n", measurements[i], filteredValue); } return 0; } ``` 这些代码分别实现了二阶低通滤波卡尔曼滤波器。你可以根据自己的需求修改采样率、截止频率、过程噪声测量噪声等参数,并将输入信号或测量数据替换为你自己的数据进行测试。希望对你有帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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