dsp.KalmanFilter
(删除)使用卡尔曼滤波器估计系统测量和状态
dsp.KalmanFilter
被移除。使用卡尔曼滤波器功能的传感器融合和跟踪工具箱™。
描述
的dsp.KalmanFilter
系统对象™是一个估计量用于递归线性最优滤波获得一个解决方案。这个估计不精确知识的动态系统。卡尔曼滤波器实现了线性离散时间过程与状态后,x,在kth时间步长:
(状态方程)。这个测量,z给药:
(测量方程)。
卡尔曼滤波算法递归计算以下两个步骤:
预测:工艺参数x(状态)和P(状态误差协方差)估计使用之前的状态。
更正:国家和使用目前的测量误差协方差修正。
过滤输入的每个通道:
创建
dsp.KalmanFilter
对象并设置其属性。调用对象的参数,就好像它是一个函数。
了解更多关于系统对象是如何工作的,看到的系统对象是什么?
创建
语法
描述
返回卡尔曼滤波器的系统对象,卡尔曼
= dsp.KalmanFilter卡尔曼
参数的默认值。
返回一个卡尔曼滤波器系统对象,卡尔曼
= dsp.KalmanFilter (STMatrix
,MMatrix
,PNCovariance
,MNCovariance
,CIMatrix
)卡尔曼
。的StateTransitionMatrix
属性设置为STMatrix
,MeasurementMatrix
属性设置为MMatrix
,ProcessNoiseCovariance
属性设置为PNCovariance
,MeasurementNoiseCovariance
属性设置为MNCovariance
,ControlInputMatrix
属性设置为CIMatrix
。
返回一个卡尔曼滤波器系统对象,卡尔曼
= dsp.KalmanFilter (名称,值
)卡尔曼
,每个属性设置为指定的值。在单引号附上每个属性的名字。未指定的属性有默认值。
属性
使用
描述
输入参数
输出参数
对象的功能
使用一个目标函数,指定系统对象作为第一个输入参数。例如,释放系统资源的系统对象命名obj
使用这个语法:
发行版(obj)
例子
算法
这个对象实现算法、输入和输出的描述卡尔曼滤波器块引用页面。对象属性对应块的参数。
引用
格雷格•韦尔奇和加里主教[1]介绍了卡尔曼滤波、技术报告TR95 041。北卡罗莱纳大学教堂山分校:教堂山,数控。,1995年。