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这是一个教程非线性扩展卡尔曼滤波器(EKF)。它使用标准的卡尔曼滤波器实现非线性状态估计配方。在里面,它使用复杂的一步雅可比矩阵线性化非线性动态系统。卡尔曼滤波器的线性化矩阵然后使用计算。
复杂的一步分化似乎提高卡尔曼滤波器性能尤其是准确性,优化和神经网络训练通过卡尔曼滤波器比UKF(无味卡尔曼滤波器,//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE)。其他复杂的一步分化工具包括在可用的CSD黑森//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18177&objectType=FILE。
引用作为
易曹(2023)。学习扩展的卡尔曼滤波器(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/18189-learning-the-extended-kalman-filter), MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2007a
兼容任何释放
平台的兼容性
窗户 macOS Linux标签
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| 1.0.0.0 | 更新的示例块注释行 |
