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    发布日期: 2024-01-07
  • 语言: Matlab
  • 标签: 卡尔曼  

资源简介

利用卡尔曼滤波算法估计线性预测模型的参数,

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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)= 

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