卡尔曼滤波器在温度测量抗干扰中的实际应用效果

最新推荐文章于 2022-04-29 12:33:06 发布

原创

最新推荐文章于 2022-04-29 12:33:06 发布 · 2.4k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#应用 #预测 #kalman filter

本文探讨了卡尔曼滤波器在实际温度测量中的应用，通过滤波技术有效减小噪声干扰，提高数据准确性。通过实例分析，展示了卡尔曼滤波在预测和优化温度测量结果方面的显著效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

double CSerialCtrlDemoDlg::KalmanFilter(KalmanInfo* kalmanInfo, double lastMeasurement)
{
	//预测下一时刻的值
	//x的先验估计由上一个时间点的后验估计值和输入信息给出，此处需要根据基站高度做一个修改
	double predictValue = kalmanInfo->A* kalmanInfo->filterValue;   
	
	//求协方差
	kalmanInfo->P = sqrt(kalmanInfo->A * kalmanInfo->A * kalmanInfo->P * kalmanInfo->P + kalmanInfo->Q * kalmanInfo->Q );  //计算先验均方差 p(n|n-1)=A^2*p(n-1|n-1)+q

	double preValue = kalmanInfo->filterValue;  //记录上次实际坐标的值
 
	//计算kalman增益
	kalmanInfo->kalmanGain = sqrt( (kalmanInfo->P * kalmanInfo->P * kalmanInfo->H * kalmanInfo->H) / (kalmanInfo->P * kalmanInfo->P * kalmanInfo->H * kalmanInfo->H + kalmanInfo->R * kalmanInfo->R) );  //Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R)
	
	//修正结果，即计算滤波值
	kalmanInfo->filterValue = predictValue + (lastMeasurement - predictValue) * kalmanInfo->kalmanGain;  //利用残余的信息改善对x(t)的估计，给出后验估计，这个值也就是输出  X(k|k)= X