imu_sensor_rpy_filter 1.说明 imu传感器融合 Madgwick和扩展卡尔曼滤波器 2.使用 python3 madgwick.py python3 Extendedkalman.py 3.图 麦威克图 EKF图

里面包括kalman的各种功能的matlab实现。例如：kalman滤波器代码，kalman一步预测代码，以及kalman平滑等几个源代码。希望对大家有用。

卡尔曼滤波器可以被解释为一种最小化最小均方误差的反馈方法。 它可用于解决非线性最小二乘优化问题。 该函数提供了一种使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法。 包括三个示例：一般优化问题、求解由神经网络模型表示的一组非线性方程的问题和神经网络训练问题。 该函数需要无迹卡尔曼滤波函数，可从以下链接下载： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE

matlab代码循环运行## Kalman滤波器端口###基于Matlab的代码的移植，用于将Quadrotor的状态估计到C ++ / ROS框架。 （UKF / EKF）。 两种Kalman滤波器实现的状态向量均为14维：#### [位置，速度，方向，imu加速度计偏差，侧倾/俯仰偏差] ####实现使用Boost 1.49，C ++ 11 / STL和ROS Hyrdo ######信息卡尔曼滤波器是一种最佳估计器。 如果可以将系统和观测值的噪声建模为高斯模型，则卡尔曼滤波器可将估计值的均方误差降至最低。 此外，该过滤器是递归的，因此可以在新数据可用时提供状态估计。 如果您有一个很好的估计，那么将滤波器与增益学习的预处理步骤结合使用可以实现一个可靠的系统。 该项目的目的是使用带有IMU和单个摄像机作为系统输入的扩展卡尔曼滤波器或无味卡尔曼滤波器驾驶四旋翼飞行器。 一旦开发出良好的状态估计器，它将与PD控制器结合使用，PD控制器将使用位置和速度估计来计算到达所需位置所需的推力和力矩。 nanoplus四旋翼有一个机载姿态控制器，其运行频率高于位置和速度控制器。 这意味着定向估计将仅

为了提高模型的精确度,建模分析得到的数据需要经过处理,以进一步消除噪声并降低随机因素的影响。利用卡尔曼滤波器对某石化厂支持向量机模型进行校正,达到了预期效果。仿真实验表明:卡尔曼滤波器在测量数据处理中有明显的去噪效果,在软测量模型校正中应用此方法,可以有效提高模型的精确度和可靠性。

离散卡尔曼滤波器用于去除传感器输出上的噪声

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这是一个用于正弦波的卡尔曼滤波器的简单演示，它的注释非常多，是学习它的功能时的一个很好的入门方法。

三、预白化法求解维纳－霍夫方程 从上面分析知求解维纳－霍夫方程比较复杂，本节用波德（Bode）和香（Shannon） 提出的白化的 方法求解维纳－霍夫方程，得到系统函数 H(z)。 由第三章的知识，我们知道随机信号都可以看成是 由一白色噪声 w1(n) 激励一个物 理可实现 的系统 或模型的响应，如图7-2所示， 其中A(z) 表示系统 的传递函数。由于 x(n) = s (n) + w(n)， 在图7-2的基础上给出x(n)的信号模型