MATLAB基于卡尔曼滤波的锂蓄电池SOC设计 用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态 （SOC）。 采用基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法估计电池SOC时，?一般假定噪声为零均值白噪声，且噪声方差已知。 在噪声确定的情况下，基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法的估计效果很好，但实际上白噪声不存在。 重述： 使用自适应卡尔曼滤波方法，MATLAB基于锂离子动力电池的等效电路模型设计了一种在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态（SOC）的方法，以解决未知干扰噪声的环境下的问题。 在估计电池SOC时，采用了基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法。通常假设噪声为零均值白噪声且噪声方差已知。虽然基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法在噪声方差确定的情况下有很好的估计效果，但实际情况下不存在白噪声。 涉及的 - 锂蓄电池 - 卡尔曼滤波 - SOC（State of Charge，荷电状态） - 锂离子动力电池 - 等效电路模型 相关 1. 锂蓄电池：锂蓄电池是一种充电电池，利用锂离子在正负极之间移动，并在充放电

MATLAB组合导航，松组合程序，卫星导航与惯性导航组合程序 GNSS接收机和INS分别独立工作。松组合利用GNSS接收机输出的位置和速度信息和INS经过力学编排后输出的位置和速度信息进行组合，两者共用一个GNSS/INS组合滤波器，双方进行数据融合后得到输出的位置、速度和姿态信息，为后面的实验做好准备。 NSS/INS松组合导航系统中，在INS误差方程的基础上构建系统状态方程和量测方程需要用到卡尔曼滤波器；修正INS观测量从而进一步修改INS随时间累积的误差时也需要用卡尔曼滤波对INS的误差参数进行最小方差估计。这些操作得到的修正后的INS观测量能够提供更加精确的导航信息，从而更好地辅助GNSS系统，提高GNSS系统的稳定性和可行性 首先读取文件存放的GNSS位置、GNSS速度、INS加速度和陀螺仪等信息，初始化相关变量，通过相关的惯性导航传感器信息计算出位置和速度信息，然后将GNSS和INS的位置和速度利用卡尔曼滤波进行处理，最后得到运行结果 以基于MATLAB松组合导航综合设计性实验为例，在此实验内容基础上，可深入结合更多的导航专业课程理论知识，拓展更多实验内容，丰富各种实验手

一种有效的InSAR相位干涉图滤波方法，罗海滨，何秀凤，合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)是一种新的空间对地观测技术,它利用合成孔径雷达(SAR)的相位信息提取地表的三维信息。SAR相位干涉图�

近期看了一些无源滤波器的资料，其中Robert Keim写的文章通俗易懂，让我们一起来看看处理EMC问题中最常用的手段-RC滤波。本文介绍了滤波的概念，并详细说明了电阻 - 电容（RC）低通滤波器的用途和特性。1时域和频域当我们在示波器上查看电信号时，会看到一条线，表示电压随时间的变 化。在任何特定时刻，信号只有一个电压值。我们在示波器上看到的是信号的时域表示。典型的示波器很直观，但它也有一定的限制性，因为它不直接显示信号的频率内容。与时域表示相反，频域表示（也称为频谱）通过识别同时存在的各种频率分量来传达关于信号的信息。 正弦波（顶部）和方波（底部）的时域表示 正弦波（顶部）和方波（底部）的频域表示2什么是滤波器滤波器是一个电路，其去除或“过滤掉”特定范围的频率分量。换句话说，它将信号的频谱分离为将要通过的频率分量和将被阻塞的频率分量。让我们假设我们有一个由完美的5 kHz正弦波组成的音频信号。我们知道时域中的正弦波是什么样的，在频域中我们只能看到5 kHz的频率“尖峰”。现在让我们假设我们激活一个500 kHz振荡器，将高频噪声引入音频信号。在示波器上看到的信号仍然只是

在VSP资料中,中值滤波法是一种简单有效的波场分离方法,主要适用于简单线性波场分离。提出并实现的径向中值滤波方法,除具有常规中值滤波方法的优势外,对具有发散状多方向线性同相轴轨迹的干扰波场,其波场分解可一次完成。通过井中地震(VSP)实例测试表明,该方法能够更有效地分离VSP上下行波场,以及P波和P-SV波分解,且在压制面波或提取面波处理方面具有潜在的应用前景。

可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS) 是一种具有高灵敏度、高分辨率和快速响应等特点的气体测量技术,已广泛用于大气痕量气体的测量以及工业有毒有害废气诊断和天然气泄漏检测。分布反馈式(DFB)激光器具有窄线宽和可调谐特性,并且能够精确让输出波长扫描单根气体吸收线,使得TDLAS 技术能实现高灵敏气体浓度检测。介绍了在线式波长调制二次谐波(WMS-SH)气体检测技术,讨论了基于最小二乘法气体浓度反演算法,通过修正式加权滑动平均滤波对浓度信号进行了数字滤波处理,系统实现了不大于1 s的系统响应时间,提高了信噪比和系统的检测灵敏度,并在天然气处理厂实时硫化氢检测中得到了应用。

在工业现场对数据采集时，需要考虑数据采集的实时性和安全性，有时需要对采集的数据进行软处理．下面就简单介绍几种数据采集滤波的方法，希望对大家有用． 　　1、限幅滤波法（程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 　　2、中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数）,把N次采样值按大小排列,取中间值为本次有效值. B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰,对温度

基于FPGA的软件滤波算法设计及实现 随着数字电子技术的发展，数字电路已由早期的分立元件逐渐发展成集成电路，对电路设计的要求越来越高。本文通过VHDL 语言编程实现信号滤波功能，介绍了延时滤波法和判决滤波法。

基于信号的滤波方法和QRS的研究系统 滤波研究 消去基线，并且得到小波QRS的数值

传统的高斯滤波在去除图像噪声的同时产生了边缘模糊的问题。本文通过对传统高斯滤波算法的改进, 不仅考虑距离的影响, 而且还考虑图像灰度值的影响。尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时, 则它们对结果有较大的影响。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘。