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- Qu'est-ce que le filtre Kalman discret?
- Qu'est-ce qu'un filtre kalman linéaire?
- Le filtre Kalman est-il un filtre linéaire?
- Comment implémenter le filtre Kalman dans Matlab?
Qu'est-ce que le filtre Kalman discret?
La fonction de filtre Kalman discrète calcule les estimations d'état prévues, les estimations d'état corrigées, les gains correspondants utilisés pour calculer ces estimations et les covariances d'erreur de prédiction et d'estimation associées correspondant à ces estimations. Cette fonction calcule également la sortie estimée.
Qu'est-ce qu'un filtre kalman linéaire?
Le filtre kalman linéaire (TrackingKF) est un algorithme optimal et récursif pour estimer l'état d'un objet si le système d'estimation est linéaire et gaussien. Un système d'estimation est linéaire si le modèle de mouvement et le modèle de mesure sont linéaires.
Le filtre Kalman est-il un filtre linéaire?
Le filtre Kalman, tel que publié à l'origine, est un algorithme linéaire; Cependant, tous les systèmes de pratique sont non linéaires dans une certaine mesure. Peu de temps après le développement du filtre Kalman, il a été étendu aux systèmes non linéaires, résultant en un algorithme maintenant appelé le filtre Kalman `` étendu '', ou EKF.
Comment implémenter le filtre Kalman dans Matlab?
Utilisez la commande Kalman pour concevoir le filtre. [kalmf, l, ~, mx, z] = kalman (sys, q, r); Cette commande conçoit le filtre de Kalman, Kalmf, un modèle d'état d'état qui met en œuvre les équations de mise à jour de la mise à jour et de mesure. Les entrées du filtre sont l'entrée de l'usine U et la sortie de l'usine bruyante y.
