万网网站后台管理WordPress插件api调用

万网网站后台管理,WordPress插件api调用,案例学网页设计和网站建设,wordpress做导航页面matlab环境下用于非线性状态评估的无迹卡尔曼滤波器算法#xff0c;为matlab程序。 附带一个运算例子。 可用于土木#xff0c;机械及航空航天等领域。 本品为程序#xff0c;例子可直接运行在土木、机械以及航空航天等众多领域#xff0c;非线性状态评估都是一个关键任务。…matlab环境下用于非线性状态评估的无迹卡尔曼滤波器算法为matlab程序。 附带一个运算例子。 可用于土木机械及航空航天等领域。 本品为程序例子可直接运行在土木、机械以及航空航天等众多领域非线性状态评估都是一个关键任务。无迹卡尔曼滤波器Unscented Kalman FilterUKF在处理这类非线性问题时表现出色。今天咱们就来聊聊在 Matlab 环境下实现用于非线性状态评估的无迹卡尔曼滤波器算法。算法原理简单说UKF 的核心思想是通过一组 Sigma 点来近似状态分布然后利用这些点经过非线性函数变换后的统计特性来估计状态和协方差。相比传统卡尔曼滤波器它对非线性系统的处理更为直接有效。Matlab 代码实现% 定义系统参数 A [1 0.1; 0 1]; % 状态转移矩阵 Q [0.01 0; 0 0.01]; % 过程噪声协方差 H [1 0]; % 观测矩阵 R 0.1; % 观测噪声协方差 % 初始化 x_hat zeros(2,1); % 初始状态估计 P eye(2); % 初始估计协方差 n size(x_hat,1); % 状态维度 lambda 3 - n; % UKF 参数 alpha 1e-3; % UKF 参数 beta 2; % UKF 参数 % 模拟数据生成 t 0:0.1:10; x_true zeros(2,length(t)); x_true(:,1) [1; 0]; z zeros(1,length(t)); for k 2:length(t) x_true(:,k) A * x_true(:,k-1) sqrtm(Q) * randn(2,1); z(k) H * x_true(:,k) sqrt(R) * randn; end % UKF 过程 x_hat_history zeros(2,length(t)); x_hat_history(:,1) x_hat; for k 2:length(t) % 时间更新 % 计算 Sigma 点 Wm [lambda / (n lambda); 0.5 / (n lambda) * ones(2*n,1)]; % 均值权重 Wc [lambda / (n lambda) (1 - alpha^2 beta); 0.5 / (n lambda) * ones(2*n,1)]; % 协方差权重 X [x_hat repmat(x_hat,1,2*n) chol((n lambda) * P) * [-eye(n); eye(n)]]; Xp A * X; x_hat_minus Xp * Wm; P_minus (Xp - repmat(x_hat_minus,1,2*n1)) * diag(Wc) * (Xp - repmat(x_hat_minus,1,2*n1)) Q; % 测量更新 Y H * Xp; z_hat Y * Wm; Pzz (Y - repmat(z_hat,1,2*n1)) * diag(Wc) * (Y - repmat(z_hat,1,2*n1)) R; Pxz (Xp - repmat(x_hat_minus,1,2*n1)) * diag(Wc) * (Y - repmat(z_hat,1,2*n1)); K Pxz / Pzz; x_hat x_hat_minus K * (z(k) - z_hat); P P_minus - K * Pzz * K; x_hat_history(:,k) x_hat; end代码分析系统参数定义首先定义了状态转移矩阵A、过程噪声协方差Q、观测矩阵H和观测噪声协方差R这些参数是描述系统动态和噪声特性的关键。初始化部分设置了初始状态估计x_hat和初始估计协方差P同时定义了 UKF 算法所需的一些参数像lambda、alpha和beta这些参数会影响 Sigma 点的分布和权重计算。模拟数据生成通过循环利用状态转移方程和观测方程生成真实状态x_true和观测数据z用于后续的滤波验证。UKF 过程-时间更新计算 Sigma 点这些点围绕当前状态估计分布权重Wm和Wc分别用于计算均值和协方差。然后通过状态转移矩阵得到预测的 Sigma 点Xp进而计算预测状态xhatminus和预测协方差Pminus。-测量更新对预测的 Sigma 点经过观测矩阵变换得到Y计算预测观测值zhat接着计算观测协方差Pzz和互协方差Pxz从而得到卡尔曼增益K最后更新状态估计x_hat和估计协方差P。运算例子及运行上述代码就是一个完整的例子运行这段代码Matlab 会模拟生成数据并使用 UKF 进行状态估计。你可以通过绘图直观地看到估计状态与真实状态的对比比如figure; subplot(2,1,1); plot(t,x_true(1,:),b,t,x_hat_history(1,:),r--); legend(真实状态 x1,估计状态 x1); xlabel(时间 t); ylabel(状态值); title(状态 x1 的估计); subplot(2,1,2); plot(t,x_true(2,:),b,t,x_hat_history(2,:),r--); legend(真实状态 x2,估计状态 x2); xlabel(时间 t); ylabel(状态值); title(状态 x2 的估计);这段额外的绘图代码能让你清楚地看到 UKF 在这个模拟系统中的滤波效果。在实际的土木、机械或航空航天应用中只需根据具体系统调整相应的参数A、Q、H、R等就可以用这个 UKF 算法对非线性系统的状态进行有效评估啦。希望这个分享能对你在相关领域的研究或项目有所帮助