状态估计
系统的在线状态估计算法更新状态估计，当新的数据是可用的。您可以使用估计的实时数据和线性和非线性卡尔曼滤波算法系统的状态。您可以利用Simulink进行在线状态估计金宝app®blocks, generate C/C++ code for these blocks usingSimulink Coder™和部署此代码到嵌入目标。您也可以在命令行中执行在线状态估计，并使用部署代码MATLAB®Compiler™orMATLAB编码器。
功能
kalman |
Kalman filter design, Kalman estimator |
kalmd |
Design discrete Kalman estimator for continuous plant |
刺激类 |
鉴于估值增益形式状态估计 |
extendedKalmanFilter |
创建在线状态估计扩展卡尔曼滤波对象 |
unscentedKalmanFilter |
Create unscented Kalman filter object for online state estimation |
particleFilter |
粒子滤波对象在线状态估计 |
正确 |
正确的状态和状态估计误差协方差用扩展的或无迹卡尔曼滤波器或颗粒过滤器和测量 |
predict |
预测在下一时间步长状态和状态估计误差协方差用扩展的或无迹卡尔曼滤波器或颗粒过滤器 |
剩余的 |
Return measurement residual and residual covariance when using extended or unscented Kalman filter |
初始化 |
初始化颗粒过滤器的状态 |
克隆 |
Copy online state estimation object |
块
| 卡尔曼滤波 | 的离散时间或连续时间线性系统估计状态 |
| 扩展卡尔曼滤波 | 使用扩展卡尔曼滤波器的离散时间非线性系统的估计状态 |
| Particle Filter | Estimate states of discrete-time nonlinear system using particle filter |
| 无迹卡尔曼滤波 | Estimate states of discrete-time nonlinear system using unscented Kalman filter |
主题
状态估计在命令行
此示例示出了如何执行卡尔曼滤波。
本案例研究说明了这两种稳态和时变卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器的设计和仿真。
Nonlinear State Estimation Using Unscented Kalman Filter and Particle Filter
估计使用无迹卡尔曼滤波算法范德波振荡器的非线性状态。
验证执行使用扩展的在线状态估计和无迹卡尔曼滤波算法。
部署延长或无迹卡尔曼滤波器，或颗粒过滤器使用MATLAB编码器软件。
状态估计金宝app
使用随时间变化的卡尔曼滤波器在Simulink线性系统的估计状态。金宝app
使用扩展卡尔曼滤波块来估计系统的状态与被以不同的采样速率操作的多个传感器。
Parameter and State Estimation in Simulink Using Particle Filter Block
这个例子说明了在控制系统工具箱™使用粒子滤波块。
Nonlinear State Estimation of a Degrading Battery System
此示例示出了如何估计使用在Simulink一个无迹卡尔曼滤波™非线性系统的状态。金宝app
正在使用进行验证的在线状态估计扩展卡尔曼滤波and无迹卡尔曼滤波blocks.
故障排除
解决在线状态估计执行使用扩展和无迹卡尔曼滤波算法。
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