【滤波器基础】卡尔曼滤波器

本文介绍了卡尔曼滤波器的基础知识,从求n次数据平均值的问题出发,探讨概率基础和正态分布。接着,详细推导了线性卡尔曼滤波器模型,包括状态空间方程、卡尔曼增益求解以及卡尔曼滤波的五个关键公式。内容涵盖了从先验状态估计到后验状态估计的计算过程,并提供了卡尔曼滤波器的代码实现。

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滤波器基础

为了进一步抑制高频噪声,科研人员也会采用一些高阶低通滤波器来对电流采样信号的高频噪声进行抑制,常用的一种滤波器为:巴特沃兹滤波器。除了这种滤波器,也存在如贝塞尔切比雪夫滤波器等。
巴特沃斯滤波器

在线性控制中,RLS、KF都是常用的最优估计方法之一,RLS、KF常用来估测被控对象参数,KF在电机控制中也可以扩展成EKF来做position Sensorless。递推最小二乘法(RLS)卡尔曼滤波(KF)

问题提出:求n次数据的平均值

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