离散时间非线性系统状态估计的扩展卡尔曼滤波器
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的扩展卡尔曼筛选器块估计离散时间非线性系统的状态,采用一阶离散时间扩展卡尔曼滤波算法。
考虑一个州的植物x、输入u、输出y,过程噪声w,测量噪声v.假设你可以将植物表示为一个非线性系统。
使用系统的状态转换和测量功能和扩展的卡尔曼滤波算法,块产生状态估计 当前时间步长。有关算法的信息,请参见扩展和Unstented Kalman滤波器算法用于在线状态估计.
您可以为系统创建非线性状态转换功能和测量功能,并在块中指定这些函数。该块支持具有以不同采金宝app样率运行的多个传感器的系统的状态估计。您可以指定多达五种测量功能,每一种对应于系统中的一个传感器。您还可以指定状态转换和测量功能的jacobians。如果未指定它们,则软件数值计算雅可比人。有关更多信息,请参阅状态转换和测量功能.
y1、y2、y3、y4,日元
-测量系统输出测量系统输出对应于在块中指定的每个测量函数。端口数量等于系统中的测量函数的数量。您可以指定多达五个测量功能。例如,如果您的系统有两个传感器,则在块中指定两个测量功能。第一个港口日元默认为可用。当你点击应用时,软件生成端口y2对应于第二测量功能。
指定端口为N维向量,N为相应传感器测量的数量。例如,如果你的系统有一个传感器来测量物体的位置和速度,那么就只有一个端口日元.该端口被指定为二维向量,其中值对应于位置和速度。
第一个港口日元默认为可用。港口y2来日元是当你点击添加测量,然后单击应用.
数据类型:单
|双
StateTransitionFcnInputs
-附加的可选输入参数的状态转换函数状态转换函数的附加可选输入参数f
除了国家x
和过程噪声w
.有关状态转换函数的信息,请参阅状态转换和测量功能.
假设你的系统有非加性过程噪声和状态转移函数f
有以下形式:
x(k + 1)= f(x(k),w(k),statefranitionfcninputs)
在这里k
是时间步长,和StateTransitionFcnInputs
是除此之外的额外输入论点x
和w
.
如果您创建f
使用MATLAB®功能 (.米
文件),软件生成端口StateTransitionFcnInputs当你点击应用.您可以将此端口的输入指定为标量、向量或矩阵。
如果状态转移函数有多个额外的输入,请使用金宝app仿真软件的功能(金宝app模型)块指定函数。当你使用的时候金宝app仿真软件的功能块,则直接向金宝app仿真软件的功能块使用inport.(金宝app模型)块。的附加输入不生成输入端口扩展卡尔曼筛选器块。
仅当满足以下两个条件时才生成此端口:
你指定f
在功能使用MATLAB功能,和f
是在MATLAB路径上。
f
只需要一个额外的输入参数x
和w
.
数据类型:单
|双
MeasurementFcn1Inputs、MeasurementFcn2Inputs MeasurementFcn3Inputs、MeasurementFcn4Inputs MeasurementFcn5Inputs
-每个测量函数的附加可选输入参数除了状态外,测量功能的其他可选输入x
和测量噪声v
.有关测量功能的信息,请参阅状态转换和测量功能.
MeasurementFcn1Inputs对应于您指定的第一个测量功能等。例如,假设您的系统有三个传感器和非吸收测量噪声,以及三个测量功能h1
,h2
, 和h3
有以下形式:
Y1 [K] = H1(X [K],V1 [K],MeasurementFCN1Inputs)
y2 [k] = h2 (x [k], v2 [k], MeasurementFcn2Inputs)
y3 [k] = h3 (x [k], v3 [k])
在这里k
是时间步长,和MeasurementFcn1Inputs
和MeasurementFcn2Inputs
附加的输入参数是h1
和h2
.
如果您指定h1
,h2
, 和h3
使用MATLAB函数(.米
文件)在功能时,软件生成端口MeasurementFcn1Inputs和MeasurementFcn2Inputs当你点击应用.您可以将这些端口的输入指定为标量,向量或矩阵。
如果测量函数有不止一个额外的输入,请使用金宝app仿真软件的功能(金宝app模型)块来指定函数。当你使用的时候金宝app仿真软件的功能块,则直接向金宝app仿真软件的功能块使用inport.(金宝app模型)块。的附加输入不生成输入端口扩展卡尔曼筛选器块。
对应于测量功能的端口h
只有满足以下两个条件时才生成:
你指定h
在功能使用MATLAB功能,和h
是在MATLAB路径上。
h
只需要一个额外的输入参数x
和v
.
数据类型:单
|双
问
-时变过程噪声协方差时变过程噪声协方差,指定为标量、矢量或矩阵,取决于的值过程噪声参数:
过程噪声是添加剂
- 将协议性指定为标量ns.元素向量,或ns.——- - - - - -ns.矩阵,其中ns.是系统的状态数。如果过程噪声术语之间没有互相关,则指定标量,并且所有术语都具有相同的方差。指定一个长度的向量ns.,如果过程噪声项之间没有相互关联,但所有的项有不同的方差。
过程噪声是非相加
—指定协方差为aW——- - - - - -W矩阵,其中W为状态转移函数中过程噪声项的个数。
如果您指定过程噪声协方差,则会生成此端口时变.单击时,端口会出现应用.
数据类型:单
|双
R1、R2、R3、R4 R5
- 时变测量噪声协方差系统中多达五个测量函数的时变测量噪声协方差,以矩阵形式指定。矩阵的大小取决于测量噪声参数对应的测量功能:
测量噪声是添加剂
- 指定协方差作为N——- - - - - -N矩阵,其中N是系统的测量数。
测量噪声是非相加
—指定协方差为aV——- - - - - -V矩阵,其中V为相应测量函数中测量噪声项的个数。
如果您指定测量噪声协方差,则会生成端口时变对于相应的测量功能。单击时,端口会出现应用.
数据类型:单
|双
Enable1,Enable2,Enable3,Enable4,Enable5
—当有测量数据时,允许对估计状态进行校正假设测量的输出数据在港口的所有时间点都不可用日元这对应于第一个测量函数。使用除此之外的信号值0
在启用1.当测量数据可用时,允许修正估计状态的端口。指定端口值为0
测量数据时不可用。同样,如果在端口的所有时间点都不提供测量的输出数据y我
为了我th测量功能,指定相应的端口启用我
作为一种价值0
.
如果选择,会生成与测量功能对应的端口添加启用端口对于该测量功能。单击时,端口会出现应用.
数据类型:单
|双
|布尔
xhat
——估计状态估计状态,返回为大小向量ns.,在那里ns.是系统的状态数。要访问个人状态,请使用选择器(金宝app模型)块。
当使用当前度量来改进状态估计参数被选中,块输出纠正的状态估计值
在时间步k
,使用测量输出直到时间k
.如果清除此参数,该块将返回预测的状态估计
时间k
,使用前一时间的测量输出进行估计k - 1
.如果筛选器处于反馈循环中,请清除此参数,并且在Simulink中有一个代数循环金宝app®模型。
数据类型:单
|双
P
-状态估计误差协方差状态估计错误协方差,作为一个返回ns.——- - - - - -ns.矩阵,其中ns.是系统的状态数。要访问单个协方差,请使用选择器(金宝app模型)块。
如果选择,则生成该端口输出状态估计误差协方差在里面系统模型选项卡,然后单击应用.
数据类型:单
|双
功能
—状态转移函数名称myStateTransitionFcn
(默认)|函数名称状态转换功能计算ns.- 时间步骤中系统的状态向量k+1,给定时间步长的状态向量k.ns.为非线性系统的状态数。中创建状态转换函数并指定函数名功能.例如,如果vdpstatefcn.m.
您创建并保存的状态转换函数是否指定功能作为vdpStateFcn
.
您创建的函数的输入取决于您是将流程噪声指定为加性的还是非加性的过程噪声.
过程噪声是添加剂
—状态转移函数f指定状态如何演化为状态值在前一个时间步骤的函数:
x (k + 1) = f (x (k), Us1 (k),…,Usn (k))
,
在哪里x(k)
估计的状态是在时间k
, 和Us1,…,Usn
是状态转换功能所需的任何额外输入参数,例如系统输入或采样时间。查看具有添加过程噪声的状态转换功能的示例,键入编辑vdpstatefcn.
在命令行。
过程噪声是非相加
-状态转移函数还指定状态如何演化为过程噪声的函数w
:
x (k + 1) = f (x (k), w (k), Us1 (k),…,Usn (k))
.
有关更多信息,请参阅状态转换和测量功能.
您可以创建f使用一个金宝app仿真软件的功能(金宝app模型)块或作为MATLAB函数(.米
文件)。
块参数:StateTransitionFcn |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:'mystatetransitionfcn' |
雅可比矩阵
状态转移函数的雅可比矩阵离开
(默认)|在
状态转移函数的雅可比矩阵f,指定为下列其中之一:
离开
-软件计算雅可比矩阵的数值。这种计算可能会增加状态估计的处理时间和数值误差。
在
—创建计算雅可比矩阵的函数,并指定函数名雅可比矩阵.例如,如果vdpstatejacobianfcn.m.
是雅可比函数,指定雅可比矩阵作为vdpstatejacobianfcn.
.如果你创建了状态转移函数f使用一个金宝app仿真软件的功能(金宝app模型)块,然后使用a创建雅加诺斯金宝app仿真软件的功能块。如果您创建f使用MATLAB函数(.米
文件),然后使用MATLAB函数创建雅可比矩阵。
该函数计算状态转移函数对状态和过程噪声的偏导数。雅可比函数的输入数必须等于状态转移函数的输入数并且在两个函数中必须以相同的顺序指定。雅可比函数的输出数取决于过程噪声参数:
过程噪声是添加剂
-函数计算状态转移函数的偏导数f就各州而言(
).输出是ns.——- - - - - -ns.雅可比矩阵,ns.是状态数。
要查看加性过程噪声的雅可比函数的示例,请键入编辑vdpStateJacobianFcn
在命令行。
过程噪声是非相加
-该函数还必须返回第二个输出,该输出是状态转移函数的偏导数f关于过程噪声项(
).第二个输出作为ns.——- - - - - -W矩阵,其中W为状态转移函数中过程噪声项的个数。
块参数:HasStateTransitionJacobianFcn |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
块参数:StateTransitionJacobianFcn |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:” |
过程噪声
-过程噪声特性添加剂
(默认)|非相加
过程噪声特性,指定为下列值之一:
添加剂
- 过程噪声w
是添加剂,以及状态转换功能f你在功能有以下形式:
x (k + 1) = f (x (k), Us1 (k),…,Usn (k))
,
在哪里x(k)
估计的状态是在时间k
, 和Us1,…,Usn
状态转换函数是否需要任何额外的输入参数。
非相加
—过程噪声是非可加性的,状态转移函数指定状态如何作为状态的函数演化和处理前一时间步噪声:
x (k + 1) = f (x (k), w (k), Us1 (k),…,Usn (k))
.
块参数:HasAdditiveProcessNoise |
类型:特征向量 |
价值观:“添加剂” ,“非相加” |
默认值:“添加剂” |
协方差
-时不变过程噪声协方差1
(默认)|标量|向量|矩阵的值指定为标量、矢量或矩阵的时不变过程噪声协方差过程噪声参数:
过程噪声是添加剂
- 将协议性指定为标量ns.元素向量,或ns.——- - - - - -ns.矩阵,其中ns.是系统的状态数。如果过程噪声项之间没有相互关联且所有项的方差相同,则指定一个标量。指定一个长度的向量ns.,如果过程噪声术语之间没有互相关,但所有术语都具有不同的差异。
过程噪声是非相加
—指定协方差为aW——- - - - - -W矩阵,其中W为过程噪声项的个数。
如果过程噪声协方差是时变的,选择时变.块生成输入端口问来指定时变协方差。
如果您未指定进程噪声,则启用此参数时变.
块参数:processnoise. |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:' 1 ' |
时变
-时变过程噪声协方差“关闭”
(默认)|“上”
如果选择此参数,则块包含一个额外的输入端口问指定时变过程噪声协方差。
块参数:HasTimeVaryingProcessNoise |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
初始状态
- 初始状态估计0
(默认)|向量初始状态估计值,指定为ns.元向量,ns.是系统中的状态数量。根据您对系统的知识指定初始状态值。
块参数:InitialState |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:' 0 ' |
最初的协方差
-状态估计误差协方差1
(默认)|标量|向量|矩阵状态估计误差协方差,指定为标量ns.元素向量,或ns.——- - - - - -ns.矩阵,其中ns.是系统的状态数。如果指定标量或向量,软件会创建一个ns.——- - - - - -ns.在对角线上有标量或向量元素的对角矩阵。
当您对在中指定的初始状态值没有信心时,请为协方差指定一个高值初始状态.
块参数:InitialStateCovariance |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:' 1 ' |
功能
-测量函数名称myMeasurementFcn
(默认)|函数名称测量函数计算N-非线性系统在时间步长的单元输出测量向量k,给出时间步长的状态向量k.中创建度量函数并指定函数名功能.例如,如果vdpMeasurementFcn.m
您创建并保存的测量函数是否指定功能作为vdpMeasurementFcn
.
您创建功能的输入取决于您是否将测量噪声指定为附加或非资金测量噪声.
测量噪声是添加剂
-测量功能h指定度量如何演变为状态值的函数:
y (k) = h (x (k),听Um1 (k),…,学院(k))
,
在哪里y (k)
和x(k)
估计的输出和估计的状态是否在同一时间k
, 和听Um1,…,学院
您的测量函数需要任何可选的输入参数。例如,如果您使用一个传感器来跟踪一个对象,那么附加的输入可以是传感器位置。
要查看带有附加过程噪声的测量函数的示例,请键入编辑vdpMeasurementFcn
在命令行。
测量噪声是非相加
-测量函数还指定输出测量如何演变为测量噪声的函数v
:
y (k) = h (x (k), v (k),听Um1 (k),…,学院(k))
.
要查看带有非加性过程噪声的测量函数的示例,请键入编辑vdpMeasurementNonAdditiveNoiseFcn
.
有关更多信息,请参阅状态转换和测量功能.
您可以创建h使用一个金宝app仿真软件的功能(金宝app模型)块或作为MATLAB函数(.米
文件)。
如果系统中有多个传感器,则可以指定多个测量功能。您可以使用最多5个测量功能使用添加测量按钮。删除测量功能,使用删除测量.
块参数:MeasurementFcn1 ,MeasurementFcn2 ,MeasurementFcn3 ,MeasurementFcn4 ,MeasurementFcn5 |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:“myMeasurementFcn” |
雅可比矩阵
-测量函数的雅可比矩阵离开
(默认)|在
雅各比奥测量功能h,指定为下列其中之一:
离开
-软件计算雅可比矩阵的数值。这种计算可能会增加状态估计的处理时间和数值误差。
在
-创建一个函数来计算测量函数的雅可比矩阵h,并指定函数名雅可比矩阵.例如,如果vdpMeasurementJacobianFcn.m
是雅可比函数,指定测量jacobianfcn.
作为vdpMeasurementJacobianFcn
.如果您创建h使用一个金宝app仿真软件的功能(金宝app模型)块,然后使用a创建雅加诺斯金宝app仿真软件的功能块。如果您创建h使用MATLAB函数(.米
文件),然后使用MATLAB函数创建雅可比矩阵。
函数计算测量函数的偏导数h关于状态和测量噪声。雅可比函数的输入数必须等于测量函数的输入数,并且在两个函数中必须以相同的顺序指定。雅可比函数的输出数取决于测量噪声参数:
测量噪声是添加剂
-函数计算测量函数相对于状态的偏导数(
).输出为N——- - - - - -ns.雅可比矩阵,N是系统的测量数量和ns.是状态数。
要查看加性测量噪声的雅可比函数的示例,请键入编辑vdpMeasurementJacobianFcn
在命令行。
测量噪声是非相加
-该函数还返回第二个输出,它是测量函数对测量噪声项的偏导数(
).第二个输出作为N——- - - - - -V雅可比矩阵,V为测量噪声项的个数。
块参数:HasMeasurementJacobianFcn1 ,HasMeasurementJacobianFcn2 ,HasMeasurementJacobianFcn3 ,HasMeasurementJacobianFcn4 ,HasMeasurementJacobianFcn5 |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
块参数:MeasurementJacobianFcn1 ,MeasurementJacobianFcn2 ,MeasurementJacobianFcn3 ,MeasurementJacobianFcn4 ,MeasurementJacobianFcn5 |
类型:特征向量 |
默认值:” |
测量噪声
- 测量噪声特性添加剂
(默认)|非相加
测量噪声特性,指定为下列值之一:
添加剂
——测量噪声v
是添加剂,以及测量功能h你在功能有以下形式:
y (k) = h (x (k),听Um1 (k),…,学院(k))
,
在哪里y (k)
和x(k)
估计的输出和估计的状态是否在同一时间k
, 和听Um1,…,学院
您的测量函数需要任何可选的输入参数。
非相加
-测量噪声是非附加的,测量函数指定输出测量如何演化为状态函数和测量噪声:
y (k) = h (x (k), v (k),听Um1 (k),…,学院(k))
.
块参数:HasAdditiveMeasurementNoise1 ,HasAdditiveMeasurementNoise2 ,HasAdditiveMeasurementNoise3 ,HasAdditiveMeasurementNoise4 ,HasAdditiveMeasurementNoise5 |
类型:特征向量 |
价值观:“添加剂” ,“非相加” |
默认值:“添加剂” |
协方差
-时不变过程噪声协方差1
(默认)|标量|向量|矩阵的值指定为标量、矢量或矩阵的时不变过程噪声协方差过程噪声参数:
过程噪声是添加剂
- 将协议性指定为标量ns.元素向量,或ns.——- - - - - -ns.矩阵,其中ns.是系统的状态数。如果过程噪声项之间没有相互关联且所有项的方差相同,则指定一个标量。指定一个长度的向量ns.,如果过程噪声术语之间没有互相关,但所有术语都具有不同的差异。
过程噪声是非相加
—指定协方差为aW——- - - - - -W矩阵,其中W为过程噪声项的个数。
如果过程噪声协方差是时变的,选择时变.块生成输入端口问来指定时变协方差。
如果您未指定进程噪声,则启用此参数时变.
块参数:processnoise. |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:' 1 ' |
时变
- 时变测量噪声协方差离开
(默认)|在
如果您为第一个测量功能的测量噪声协方差选择此参数,则块包括一个额外的输入端口R1.你指定时间变化的测量噪声协方差R1.同样,如果您选择时变为了我th测量功能,块包括附加输入端口R我
为该函数指定时变测量噪声协方差。
块参数:HasTimeVaryingMeasurementNoise1 ,HasTimeVaryingMeasurementNoise2 ,HasTimeVaryingMeasurementNoise3 ,HasTimeVaryingMeasurementNoise4 ,HasTimeVaryingMeasurementNoise5 |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
添加启用端口
—只有在有实测数据的情况下,才能对估计状态进行校正离开
(默认)|在
假设测量的输出数据在港口的所有时间点都不可用日元这对应于第一个测量函数。选择添加启用端口生成输入端口启用1..在此端口处使用信号,仅在测量数据可用时才能够校正估计的状态。同样,如果在端口的所有时间点都不提供测量的输出数据y我
为了我th测量功能,选择相应的添加启用端口.
块参数:HasMeasurementEnablePort1 ,HasMeasurementEnablePort2 ,HasMeasurementEnablePort3 ,HasMeasurementEnablePort4 ,HasMeasurementEnablePort5 |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
使用当前度量来改进状态估计
-选择更正或预测状态估计在
(默认)|离开
选择此参数时,块会输出纠正的状态估计值
在时间步k
,使用测量输出直到时间k
.如果清除此参数,该块将返回预测的状态估计
时间k
,使用前一时间的测量输出进行估计k - 1
.如果您的过滤器处于反馈循环中,并且在您的Simulink模型中存在代数循环,则清除此参数。金宝app
块参数:UseCurrentEstimator |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“上” |
输出状态估计误差协方差
-输出状态估计误差协方差离开
(默认)|在
选择此参数,表示状态估计误差协方差输出端口P在块中生成。
块参数:OutputStateCovariance |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
数据类型
—块参数的数据类型双
(默认)|单
使用此参数为所有块参数指定数据类型。
块参数:数据类型 |
类型:特征向量 |
价值观:“单一” ,“双” |
默认值:“双” |
样品时间
- 块采样时间1
(默认)|积极的标量块采样时间,指定为正标量。如果状态转换和测量函数的采样时间不同,请选择使多重速率的操作在里面多重速率的选项卡,并在多重速率的代替标签。
如果在中,此参数可用多重速率的选项卡,使多重速率的操作参数是离开
.
块参数:SampleTime |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:' 1 ' |
使多重速率的操作
-允许状态转换和测量功能的不同采样时间的规格离开
(默认)|在
如果状态转换和测量函数的采样次数不同,请选择此参数。的示例时间多重速率的标签,in.样品时间.
块参数:EnableMultirate |
类型:特征向量 |
价值观:“关闭” ,“上” |
默认值:“关闭” |
样品时间
-状态转移和测量函数的采样时间如果状态转换的采样时间和测量函数不同,请指定样品时间.指定测量函数的采样时间为状态转换采样时间的正整数倍。您指定的采样次数对应以下输入端口:
状态转换函数对应的端口-状态转换函数的附加输入StateTransitionFcnInputs和时变过程噪声协方差问.这些端口的采样时间必须始终等于状态转换功能采样时间,但可以与测量功能的采样时间不同。
相对应的端口我th测量功能-测量输出y我
,增加测量功能的输入MeasurementFcn我
输入,在端口启用信号启用我
,和时变测量噪声协方差R我
.对于相同的测量函数,这些端口的采样时间必须总是相同的,但可以与状态转移函数和其他测量函数的采样时间不同。
如果在中,此参数可用多重速率的选项卡,使多重速率的操作参数是在
.
块参数:StateTransitionFcnsampletime. ,MeasurementFcn1SampleTime1 ,MeasurementFcn1SampleTime2 ,MeasurementFCN1Sampletime3. ,MeasurementFCN1Sampletime4. ,MeasurementFCN1Sampletime5. |
类型:特征向量,字符串 |
默认值:' 1 ' |
该算法计算状态估计值 用你指定的状态转移和测量函数的非线性系统。您可以指定多达五种测量功能,每一种对应于系统中的一个传感器。该软件允许您指定这些函数中的噪声为加性或非加性。
添加剂噪声术语- 状态转换和测量方程具有以下形式:
在这里f是描述状态演化的非线性状态转移函数吗x
从一个时间步骤到下一个时间步骤。非线性测量函数h有关x
的测量y
在时间步k
.w
和v
分别为零均值、不相关过程和测量噪声。这些函数还可以有附加的可选输入参数,用u年代
和u米
在方程式中。例如,附加参数可能是时间步骤k
或输入u
对于非线性系统。可以有多个这样的参数。
注意,两个方程中的噪声项都是加性的。也就是说,x (k + 1)
是否与过程噪声线性相关w (k)
, 和y (k)
与测量噪声是否线性相关v (k)
.对于附加噪声项,不需要在状态转换和测量函数中指定噪声项。软件将术语添加到函数的输出中。
非相加噪音方面-该软件还支持更复杂的状态转换和状态测量金宝app功能x[k)和测量y[k]分别为过程噪声和测量噪声的非线性函数。当噪声项为非加性时,状态跃迁和测量方程为:
R2020B的行为更改
从R2020b开始,在扩展卡尔曼筛选器算法可能会产生与先前版本中获得的结果不同的结果。
您指定的状态转换、测量和雅可比函数必须仅使用MATLAB命令和支持代码生成的Simulink模块。金宝app金宝app有关支持代码生成的块列表,请参见金宝app金宝app支持代码生成的Simulink内置块金宝app(金宝app仿真软件编码器).有关支持代码生成的命令列表,请参见金宝appC / C ++代码生成支持的函数和对象金宝app(MATLAB编码器).
生成的代码使用的算法不同于扩展卡尔曼筛选器块本身使用。您可能会在使用这两种方法获得的结果中看到一些数值差异。
你点击一个链接对应于这个MATLAB命令:
通过在MATLAB命令窗口中输入命令来运行命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。金宝app
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