卡尔曼滤波——16.新的均值和方差

最新推荐文章于 2024-06-23 09:31:04 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/fuhang/p/8981329.html
本文介绍如何通过编写程序来更新数据集的均值和方差，这对于实时数据分析及统计推断非常重要。

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让我们写一个程序来更新新的均值和方差

转载于:https://www.cnblogs.com/fuhang/p/8981329.html

卡尔曼滤波——一种基于滤波的时序状态估计方法
qq_41502322的博客
03-01 1427
Kalman滤波原理要点总结
卡尔曼滤波——从理论分析到编程实现（包含C和MATLAB）
weixin_51026398的博客
12-19 1635
卡尔曼滤波（包含C语言以及MATLAB实现）
方差自适应卡尔曼滤波实例.zip
09-15
自适应卡尔曼滤波在变形监测数据处理的应用
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）基础知识（方差、协方差与相关系数）
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09-25 2659
卡尔曼
卡尔曼滤波简介——4.方差比较
weixin_34106122的博客
04-24 654
最下面的分布是一个相对不确定的分布，我们对之所知甚少 转载于:https://www.cnblogs.com/fuhang/p/8932581.html
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）——（2）基础知识（方差、协方差与相关系数）
曾记否@
08-08 6507
卡尔曼滤波----方差、协方差与相关系数正态分布（高斯分布）标准差协方差方差，标准差与协方差之间的联系与区别相关系数参考文献 正态分布（高斯分布）   正态分布是一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数的特点是：关于μ对
卡尔曼滤波 - 当前均值与上一次均值的关系
二分掌柜的
07-06 578
z1=100.1z2=100.3z3=99.5 z_1 = 100.1 \\ z_2 = 100.3 \\ z_3 = 99.5 \\ z1​=100.1z2​=100.3z3​=99.5 x^=13(z1+z2+z3)=99.966... \hat{x} = \frac{1}{3}(z_1+z_2+z_3)=99.966... x^=31​(z1​+z2​+z3​)=99.966... x^n=1n(z1+z2+z3+⋯+zn)=1n(z1+z2+z3+⋯+zn−1)+1nzn=1nn−1n−1(
Ch线性离散系统卡尔曼滤波PPT课件.pptx
10-24
卡尔曼滤波——动态系统噪声数据处理利器 在动态系统分析与处理领域，准确获取系统状态是科研与工程实践中的核心问题之一。面对带噪声的数据序列，传统的滤波方法往往难以应对动态变化和不确定性，而卡尔曼滤波技术...
python多目标跟踪卡尔曼滤波_室内定位系列（五）——目标跟踪（卡尔曼滤波）...
weixin_39559369的博客
12-10 733
进行目标跟踪时，先验知识告诉我们定位轨迹是平滑的，目标当前时刻的状态与上一时刻的状态有关，滤波方法可以将这些先验知识考虑进来得到更准确的定位轨迹。本文简单介绍卡尔曼滤波及其使用。原理这里仅从目标定位跟踪的角度做一个简化版的介绍。定位跟踪时，可以通过某种定位技术(比如位置指纹法)得到一个位置估计(观测位置)，也可以根据我们的经验(运动目标常常是匀速运动的)由上一时刻的位置和速度来预测出当前位置(预测...
【算法系列】卡尔曼滤波算法
qq_52785580的博客
11-11 6142
如果信号中的某些频段混入了噪声，可以用低通滤波器、高通滤波器等对这些噪声进行过滤，但当信号中要是混入了白噪声这种没有明显频率段的噪声，这种滤波器的效果将会大大下降，这时就需要采用统计学的方法对信号进行估计，同时采用某种统计准则来衡量估计的误差，使得误差尽可能小，这种滤波器叫现代滤波器，其中简洁、高效的当属卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波学习
lj164567487的博客
02-28 1021
卡尔曼滤波学习
卡尔曼滤波-卡尔曼滤波基础知识（均值、方差、标准差、协方差、相关系数与协方差矩阵）
永远的我们的博客
08-09 1631
卡尔曼滤波基础知识（均值、方差、标准差、协方差、相关系数与协方差矩阵）
SARscape——均值滤波
最新发布
点云侠的博客
06-23 1159
均值滤波是选定一个合适的邻域窗口，然后取每个像素邻域窗口内的像素平均值，最后用均值取代待滤波的像素值作为最终的输出值。
滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解
热门推荐
scoutee的博客
07-02 13万+
卡尔曼滤波法的详解，包括公式推导，算法迭代步骤以及python源代码。
卡尔曼滤波算法详细推导
victor_zy的博客
09-27 8万+
一、预备知识 1、协方差矩阵 是一个维列向量，是的期望，协方差矩阵为 可以看出 协方差矩阵都是对称矩阵且是半正定的 协方差矩阵的迹是的均方误差 2、用到的两个矩阵微分公式 公式一： 公式二：若是对称矩阵，则下式成立 ......
卡尔曼滤波求平均值
why1980sy的专栏
08-22 2172
 我做的一个有C语言实现卡尔曼滤波求平均值的小程序,贴出来与大家分享,希望各位达人,多多指点...  以下是源码 ================================================ **kalman.cpp#include "kalman.h"  //test soucevoid main(){      
均值滤波计算_快速掌握卡尔曼滤波器 - 边学边用
weixin_39791225的博客
11-02 585
卡尔曼滤波器 (Kalman Filter) 是一种常见又高效的滤波器，可以用在控制、滤波、信号融合等方面，是热门行业里必备的一个工具，例如自动驾驶，计算机视觉等领域。这期文章不是来推导卡尔曼滤波，而是帮助大家快速学会卡尔曼滤波器并了解其在目标追踪或数据融合领域的应用。在我之前的文章中有介绍过贝叶斯理论和贝叶斯递归滤波(可以参考一下链接），缪天磊：贝叶斯递归滤波​zhuanlan.zhihu.co...
卡尔曼滤波——10.均值漂移
weixin_33688840的博客
05-02 723
在卡尔曼滤波器中我们重复测量和运动两个过程，这通常被称为测量跟新，这被称为预测值。 在这个过程中我们使用贝叶斯定理就是一个乘法，在这个更新里我们使用全概率定理，就是一个卷积，或是一个加法。 让我们来谈谈测量循环 使用高斯函数来实现这些步骤。 假设你在定位另一辆车，然后有这样一个先验分布，这是一个非常宽的高斯函数黑色线表示，它的平均值在中间这，现在假设我们有一个测量值告诉我们关...
卡尔曼滤波原理及应用——matlab仿真 随书程序
07-11
### 回答1： 卡尔曼滤波是一种用于实时估计动态系统状态的算法。它在许多领域中被广泛应用，如航空航天、导航、机器人等。卡尔曼滤波算法通过结合系统的测量数据和模型预测值，来动态地更新系统的状态估计。它的核心思想是将已有的信息与新的观测结果进行加权平均，从而得到对系统真实状态更准确的估计。 在Matlab中，我们可以通过编写卡尔曼滤波的仿真程序来实现对系统状态的估计。首先，我们需要定义系统的状态方程和观测方程，以及系统的初始状态和噪声模型。然后，使用kalman函数来进行滤波处理，将观测数据输入到滤波器中，得到对状态的估计值。 具体而言，我们可以按照以下步骤来编写卡尔曼滤波的Matlab仿真程序： 1. 定义系统的状态方程和观测方程，并初始化系统状态和滤波器的状态估计。 2. 定义系统的噪声模型，包括过程噪声和观测噪声的协方差矩阵。 3. 生成系统的真实状态序列和对应的观测数据。 4. 使用kalman函数进行滤波处理，将观测数据输入到滤波器中，得到对状态的估计值。 5. 计算滤波器的误差协方差矩阵，评估滤波器性能。 6. 绘制真实状态序列、观测数据和滤波器估计值的曲线图，以及滤波器误差的方差曲线图。 在编写程序时，我们还可以尝试不同的参数设置和噪声模型，以及对结果进行分析和优化。 总之，通过在Matlab中编写卡尔曼滤波的仿真程序，我们可以更好地理解卡尔曼滤波的原理和应用，并对其进行调试和优化，从而实现更准确的状态估计。 ### 回答2： 卡尔曼滤波是一种用于估计状态变量的方法，它通过将测量观测值与先验估计进行加权平均，来获得更准确的状态估计值。这种滤波方法常用于控制系统中，尤其是在传感器测量带有噪声的情况下。 卡尔曼滤波的原理主要包含两个步骤：预测和更新。在预测步骤中，使用系统的状态转移方程预测下一时刻的状态变量；而在更新步骤中，根据已有的观测值和预测值之间的误差，计算卡尔曼增益，从而对预测值进行修正，得到更准确的状态估计。 Matlab是一种广泛使用的科学计算与数据分析工具，提供了丰富的数学函数和工具箱，可以方便地进行卡尔曼滤波的仿真。在Matlab中，可以使用kalman函数来实现卡尔曼滤波。具体步骤如下： 1. 定义系统的状态转移方程、观测方程和噪声协方差矩阵。 2. 初始化系统的状态向量和协方差矩阵。 3. 通过循环迭代，对每个时刻进行滤波。 4. 在预测步骤中，使用状态转移方程进行状态的预测。 5. 在更新步骤中，计算观测值与预测值之间的误差，并计算卡尔曼增益。 6. 根据卡尔曼增益修正预测值，得到更准确的状态估计。 7. 更新协方差矩阵，并记录滤波结果。 Matlab还提供了一些用于可视化和分析滤波结果的函数，如plot函数和mean函数等。 通过使用Matlab进行卡尔曼滤波的仿真，我们可以观察到滤波结果与真实值的接近程度，评估滤波算法的性能并进行参数调整，以获得更准确的状态估计。这对于控制系统的设计和实际应用具有重要意义。 ### 回答3： 卡尔曼滤波是一种最优化的滤波方法，用于估计系统的状态。它通过融合系统的测量值和预测值，提供对未知状态的最优估计。卡尔曼滤波的原理是基于贝叶斯定理，它假设系统的状态满足线性动力学方程，并且状态的噪声满足高斯分布。在卡尔曼滤波中，有两个主要的步骤：预测步骤和更新步骤。 预测步骤是根据上一个时刻的状态估计值，预测当前时刻的状态估计值和协方差矩阵。更新步骤是通过测量值，根据预测的状态估计值和当前测量值之间的差异，进行状态的修正和协方差矩阵的更新。 Matlab中提供了卡尔曼滤波的仿真工具箱，可以通过设置系统模型、测量模型、协方差矩阵以及初始状态值等参数，实现对状态的估计。 随书程序是指在教科书中附带的示例程序。卡尔曼滤波的随书程序是指通过Matlab编写的卡尔曼滤波的代码示例。这些示例程序可以帮助读者理解卡尔曼滤波的原理和应用，并且可以通过修改参数和增加噪声等操作，进行仿真实验，观察估计结果的变化。 通过使用Matlab编写随书程序，读者可以更好地理解卡尔曼滤波的算法，掌握卡尔曼滤波的实现方法，并且可以在实际应用中进行调试和参数优化。 总之，卡尔曼滤波原理和应用的随书程序是一种辅助学习和实验的工具，通过使用Matlab编写，可以更好地理解卡尔曼滤波的算法，并且可以进行仿真实验，优化参数，提高对系统状态的估计精度。
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