网站被挂黑链,项目管理流程,自由设计师是什么意思,湖北工程建设信息网站一、简介 卡尔曼滤波#xff08;Kalman Filter#xff09;是一种有效的递归滤波器#xff08;自回归滤波器#xff09;#xff0c;它能够从一系列的包含统计噪声的测量中估计动态系统的状态。卡尔曼滤波广泛应用于信号处理、控制理论、自动驾驶、金融等领域。 基本公式Kalman Filter是一种有效的递归滤波器自回归滤波器它能够从一系列的包含统计噪声的测量中估计动态系统的状态。卡尔曼滤波广泛应用于信号处理、控制理论、自动驾驶、金融等领域。 基本公式假设系统状态方程和测量方程为 二、卡尔曼滤波器
//1. 结构体类型定义
typedef struct
{float LastP;//上次估算协方差 初始化值为0.02float Now_P;//当前估算协方差 初始化值为0float out;//卡尔曼滤波器输出 初始化值为0float Kg;//卡尔曼增益 初始化值为0float Q;//过程噪声协方差 初始化值为0.001float R;//观测噪声协方差 初始化值为0.543
}KFP//Kalman Filter parameter//2. 以高度为例 定义卡尔曼结构体并初始化参数
KFP KFP_height{0.02,0,0,0,0.001,0.543};/***卡尔曼滤波器*param KFP *kfp 卡尔曼结构体参数* float input 需要滤波的参数的测量值即传感器的采集值*return 滤波后的参数最优值*/float kalmanFilter(KFP *kfp,float input){//预测协方差方程k时刻系统估算协方差 k-1时刻的系统协方差 过程噪声协方差kfp-Now_P kfp-LastP kfp-Q;//卡尔曼增益方程卡尔曼增益 k时刻系统估算协方差 / k时刻系统估算协方差 观测噪声协方差kfp-Kg kfp-Now_P / (kfp-NOw_P kfp-R);//更新最优值方程k时刻状态变量的最优值 状态变量的预测值 卡尔曼增益 * 测量值 - 状态变量的预测值kfp-out kfp-out kfp-Kg * (input -kfp-out);//因为这一次的预测值就是上一次的输出值//更新协方差方程: 本次的系统协方差付给 kfp-LastP 威下一次运算准备。kfp-LastP (1-kfp-Kg) * kfp-Now_P;return kfp-out}/***调用卡尔曼滤波器 实践*/
int height;
int kalman_height0;
kalman_height kalmanFilter(KFP_height,(float)height);
