16、状态估计与滤波设计实验详解

状态估计与滤波设计实验详解

在状态估计与滤波设计领域,实验是验证和理解相关理论的重要途径。下面将详细介绍一系列实验,包括基础实验、分析实验和设计实验。

1. 基础实验
1.1 实验目标
  • 准备事项
    • 硬件 :Pixhawk自动驾驶系统。
    • 软件 :MATLAB 2017b 或更高版本,Pixhawk支持包(PSP)工具箱,教学包 “e4.1”(https://flyeval.com/course)。对于没有硬件来收集数据的读者,实验数据已在教学包 “e4.1” 中准备好。
  • 实验目的 :通过给定的Pixhawk自动驾驶系统重复指定步骤记录加速度计和陀螺仪数据。随后运行提供的代码,将互补滤波器的估计姿态与原始数据以及Pixhawk自动驾驶仪PX4软件中的自带滤波器的估计姿态进行比较(以PX4软件的估计值作为真实值)。
1.2 实验步骤
  • 步骤1:记录加速度计和陀螺仪的数据
    1. 硬件和软件连接 :参考特定流程,完成无线电控制(RC)接收器与Pixhawk自动驾驶仪的连接,并使 “DJI Flame Wheel F450” 配置在实验中可用。
    2. 打开文件 :打开 “log_data
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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