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使用状态控制设计方法,如LQG /等方面和极点配置算法。工具箱还提供了工具来设计观察员,包括线性和非线性卡尔曼滤波器。
使用一个扩展卡尔曼滤波器块来估计系统的状态与多个传感器,操作在不同的采样率。
估计的非线性系统使用一个无味卡尔曼滤波仿真软件™。金宝app这个例子还说明如何开发一个基于事件的卡尔曼滤波更新系统参数更精确的状态估计。这个例子还需要Simscape™和Stateflow®。
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