本文目录
- 谁能给我讲解一下卡尔曼滤波，我最近在用mpu6050，把陀螺仪和加速度的值通过卡尔曼滤波融合求C程序!
- Kalman 滤波的数学模型C语言编程问题
- 什么叫卡尔曼滤波算法其序贯算法
- C51能不能实现卡尔曼滤波，如果可以能不能给我代码
- 卡尔曼滤波器是硬件还是软件，能用程序实现吗
- 扩展卡尔曼滤波（EKF）算法详细推导及仿真（Matlab）
谁能给我讲解一下卡尔曼滤波，我最近在用mpu6050，把陀螺仪和加速度的值通过卡尔曼滤波融合求C程序!
给你arduino的卡尔曼滤波融合算法，非原创，我只是封装了算法。另外你这么难的问题应该给点分才厚道啊！H文件：/* * KalmanFilter.h * Non-original * Author: x2d * Copyright (c) 2012 China * */#ifndef KalmanFilter_h#define KalmanFilter_h#include 《WProgram.h》class KalmanFilter{ public: KalmanFilter(); /* 卡尔曼融合计算 angle_m: 加速度计测量并通过atan2(ax,ay)方法计算得到的角度（弧度值） gyro_m:陀螺仪测量的角速度值（弧度值） dt:采样时间(s) outAngle:卡尔曼融合计算出的角度（弧度值） outAngleDot:卡尔曼融合计算出的角速度（弧度值） */ void getValue(double angle_m, double gyro_m, double dt, double &outAngle, double &outAngleDot); private: double C_0, Q_angle, Q_gyro, R_angle; double q_bias, angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1; double angle, angle_dot; double P; double Pdot;};CPP文件：/* * KalmanFilter.cpp * Non-original * Author: x2d * Copyright (c) 2012 China * */ #include "KalmanFilter.h" KalmanFilter::KalmanFilter() { C_0 = 1.0f; Q_angle = 0.001f; Q_gyro = 0.003f; R_angle = 0.5f; q_bias = angle_err = PCt_0 = PCt_1 = E = K_0 = K_1 = t_0 = t_1 = 0.0f; angle = angle_dot = 0.0f; P = 1.0f; P = 0.0f; P = 0.0f; P = 1.0f; Pdot = 0.0f; Pdot = 0.0f; Pdot = 0.0f; Pdot = 0.0f; } void KalmanFilter::getValue(double angle_m, double gyro_m, double dt, double &outAngle, double &outAngleDot){/* Serial.print("angle_m = "); Serial.print(angle_m); Serial.print(";"); Serial.print("gyro_m = "); Serial.print(gyro_m); Serial.print(";");*/ angle+=(gyro_m-q_bias) * dt; angle_err = angle_m - angle; Pdot; Pdot; Pdot; Pdot = Q_gyro; P * dt; P * dt; P * dt; P * dt; PCt_0 = C_0 * P; PCt_1 = C_0 * P; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * P; P -= K_0 * t_0; P -= K_0 * t_1; P -= K_1 * t_0; P -= K_1 * t_1; angle += K_0 * angle_err; q_bias += K_1 * angle_err; angle_dot = gyro_m-q_bias; outAngle = angle; outAngleDot = angle_dot;/* Serial.print("angle = "); Serial.print(angle); Serial.print(";"); Serial.print("angle_dot = "); Serial.print(angle_dot); Serial.print(";");*/}#endif
Kalman 滤波的数学模型C语言编程问题
[KEST，L，P =卡尔曼（SYS，青年，护士，NN）卡尔曼滤波器的信号模型 X（K）= A * X（k-1）+ W（K） /》 Y（K）= C * X（K）+ V（K）W和V上的两个W和V E {WW“ } = QN，这是系统噪声的协方差矩阵; E {VV’} = RN，测量噪声的协方差矩阵; E {WV’} = NN，这一下应该从字面上相互系统的噪声和观测噪声的协方差矩阵; 白噪声均值为0，所以上述的几个值？的自相关和互相关函数; 系统给定的系统模型;
什么叫卡尔曼滤波算法其序贯算法
卡尔曼滤波算法（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 序贯算法又叫序贯相似性检测算法，是指图像匹配技术是根据已知的图像模块(模板图)在另一幅图像(搜索图)中寻找相应或相近模块的过程，它是计算机视觉和模式识别中的基本手段。已在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、机器人视觉、气象云图分析及医学x射线图片处理等许多领域中得到了广泛的应用。研究表明，图像匹配的速度主要取决于匹配算法的搜索策略。 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。
C51能不能实现卡尔曼滤波，如果可以能不能给我代码
卡尔曼滤波只是一个算法,而C51是基于标准C语言扩展而来的,你只要明白卡尔曼滤波的数学表达算法,就能用C语言写出来卡尔曼滤波的程序,所以,C语言完全可以写出来卡尔曼滤波算法,C51自然也就能.但是,这里有个但是!!!C51虽然是基于标准C语言扩展的,但是,C51是用在51内核单片机上的,而以51内核为内核组成的单片机,大都硬件架构简单,内存容量小,没有专用的硬件乘法器,而且是8位的,基于以上原因,在实际应用中,51单片机是无法完成卡尔曼滤波的.1 是没有专用硬件乘法/除法器2 卡尔曼滤波是一种递归算法,需要极大的内存支持,51一般只有几K内存,不足以支持庞大的 卡尔曼滤波.算法所以,如果你一定要卡尔曼滤波算法,换个强大的MCU吧
卡尔曼滤波器是硬件还是软件，能用程序实现吗
卡尔曼滤波器是一种解决离散系统线性滤波问题的递推最优估计算法。卡尔曼滤波算法常采用通过C语言软件编程，再利用通用处理器串行执行软件程序的工作方式来实现。
扩展卡尔曼滤波（EKF）算法详细推导及仿真（Matlab）
姓名：王柯祎 学号：20021110373T 转自 ： 三、Matlab仿真： clear all;clc; close all; tf = 50; Q = 10;w=sqrt(Q)*randn(1,tf); R = 1;v=sqrt(R)*randn(1,tf); P =eye(1); x=zeros(1,tf); Xnew=zeros(1,tf); x(1,1)=0.1; Xnew(1,1)=x(1,1); z=zeros(1,tf); z(1)=x(1,1)^2/20+v(1); zjian=zeros(1,tf); zjian(1,1)=z(1); for k = 2 : tf %%%%%%%%%%%%%%%模拟系统%%%%%%%%%%%%%%% x(:,k) = 0.5 * x(:,k-1) + (2.5 * x(:,k-1) / (1 + x(:,k-1).^2)) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + w(k-1); z(k) = x(:,k).^2 / 20 + v(k); %%%%%%%%%%%%%%%EKF开始%%%%%%%%%%%%%%% Xpre = 0.5*Xnew(:,k-1)+ 2.5*Xnew(:,k-1)/(1+Xnew(:,k-1).^2) + 8 * cos(1.2*(k-1)); zjian =Xpre.^2/20; F = 0.5 + 2.5 * (1-Xnew.^2)/((1+Xnew.^2).^2); H = Xpre/10; PP=F*P*F’+Q; Kk=PP*H’*inv(H*PP*H’+R); Xnew(k)=Xpre+Kk*(z(k)-zjian); P=PP-Kk*H*PP; end t = 2 : tf; figure; plot(t,x(1,t),’b’,t,Xnew(1,t),’r*’); legend(’真实值’,’EKF估计值’); 仿真结果：
