基于卡尔曼滤波的soc估计程序

一份基于simulink很实用的EKF估计soc程序，

% THIS PROGRAM IS FOR IMPLEMENTATION OF DISCRETE TIME PROCESS EXTENDED KALMAN FILTER
% FOR GAUSSIAN AND LINEAR STOCHASTIC DIFFERENCE EQUATION.
% By （R.C.R.C.R）SPLABSMPL.
% （17 JULY 2005）.
% Help by Aarthi Nadarajan is acknowledged.
% （drawback of EKF is when nonlinearity is high we can extend the
% approximation taking additional terms in Taylor‘s series）.

clc;  close all; clear all;

Xint_v = [1; 0; 0; 0; 0];
wk = [1 0 0 0 0];
vk = [1 0 0 0 0];

for ii = 1:1:length（Xint_v）
    
    Ap（ii） = Xint_v（ii）*2;
    W（ii） = 0;
    H（ii） = -sin（Xint_v（ii））;
    V（ii） = 0;
    Wk（ii） = 0;
    
end

Uk = randn（1200）;
Qu = cov（Uk）;
Vk = randn（1200）;
Qv = cov（Vk）;
C = [1 0 0 0 0];
n = 100;

[YY XX] = EKLMNFTR1（ApXint_vUkQuVkQvCnWkWV）;

for it = 1:1:length（XX）
    MSE（it） = YY（it） - XX（it）;
end

tt = 1:1:length（XX）;

figure（1）;   subplot（211）;   plot（XX）;   title（‘ORIGINAL SIGNAL‘）;
subplot（212）;   plot（YY）;   title（‘ESTIMATED SIGNAL‘）;

figure（2）; plot（ttXXttYY）; title（‘Combined plot‘）; legend（‘original‘‘estimated‘）;

figure（3）;   plot（MSE.^2）;   title（‘Mean square error‘）;


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 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2011-11-21 21:08  EKF\
     文件        1207  2008-02-21 17:09  EKF\EKF1.m
     文件        2088  2008-02-21 17:12  EKF\EKLMNFTR1.m