资源简介
利用卡尔曼滤波算法估计线性预测模型的参数,
代码片段和文件信息
clear all;
close all;
N=1000;
sigma=0.0332;
a1=1.6;
a2=-1.46;
a3=0.616;
a4=-0.1525;
M=100;
wsum1=zeros(4N-4);
w2sum1=zeros(4N-4);
asum1=zeros(1N);
a2sum1=zeros(1N);
for loop=1:M
v=randn(1N)*sqrt(sigma);
u=zeros(1N);
for i=1:(N-4)
u(i+4)=a1*u(i+3)+a2*u(i+2)+a3*u(i+1)+a4*u(i)+v(i+4);
end
u=u(5:N);
x=0.98;
P2=eye(4)/0.004;
k2=zeros(41);
w2=zeros(4N-4);
aa2=zeros(1N);
w=zeros(4N-4);
K=zeros(4N);
p=zeros(44N);
aa=zeros(1N);
p(::1)=eye(4);
u1=zeros(4N);
a=zeros(1N);
u1(:1)=[u(5) 0 0 0]‘;
u1(:2)=[u(6) u(5) 0 0]‘;
u1(:3)=[u(7) u(6) u(5) 0]‘;
for i=4:(N-8)
u1(:i)=[u(i+4) u(i+3) u(i+2) u(i+1)]‘;
end
for j=2:(N-6)
w(:j)=w(:j-1);
aa(j)=u(j)-(u1(:j).‘)*w(:j);
p(::j)=p(::j-1);
a(j)=(u1(:j).‘)* p(::j)*u1(:j)+0.005;
K(:j)=
- 上一篇:基于BP神经网络的无线传感器定位算法
- 下一篇:小车倒立摆系统的控制及GUI动画演示
相关资源
- 基于卡尔曼滤波的三种经典室内定位
- 基于卡尔曼滤波的PID控制
- EKF-UKF-PF 扩展卡尔曼-无迹卡尔曼-粒子
- 容积卡尔曼ckf——基站测距定位解算
- MATLAB在卡尔曼滤波器中应用的理论与
- 三阶卡尔曼计算加速度、速度、高度
- 卡尔曼滤波基础及matlab仿真程序-王可
- matlab实现的人体跟踪kalman滤波
- 卡尔曼滤波(卡尔曼滤波理论与实践
- 集合卡尔曼滤波算法-数据同化的经典
- 基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法-官方
- Kalman Filtering - Theory and Practice Using M
- 改进的自适应卡尔曼滤波算法
- 卡尔曼,维纳滤波器去噪比较
- 卡尔曼滤波理论与实践MATLAB版第四版
- 卡尔曼滤波原理及应用 MATLAB仿真pd
- 卡尔曼滤波原理及应用-黄小平pdf版
- 《卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真》
- 卡尔曼滤波及原理黄小平随书程序
- 基于扩展卡尔曼滤波相关期刊和毕业
- 卡尔曼滤波原理及应用 matlab仿真
- 卫星定位-卡尔曼滤波-MATLAB程序
- 卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真随书
- 卡尔曼滤波原理及matlab仿真含程序
- 卡尔曼滤波原理及应用 MATLAB仿真pd
- 《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》
- 卡尔曼滤波原理及应用-黄小平pdf版
- 13811540_卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿
- 卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的
- 卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真.
评论
共有 条评论