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卡尔曼滤波Q、R如何调节?而且即使从工程方面讲,无论是卡尔曼,还是PID,这几行代码里面的参数,物理意义要涉及到整个系统,比如整个登月车,整个火星车。在整个登月系统设计好后,卡尔曼滤波设计者要获得整个系统在登月各个时候段的模型,这点还好说,关键是还要获得系统各个阶段噪声的协方差Q,R,但获得这个Q、R要有登月系统从起飞到月球着...
均值、方差、标准差及协方差、协方差矩阵详解。统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。标准差:而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例,[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11, 12],两个集合的均值都是10,但显然两个集合的差别是很大的,计算两者的标准差,前者是8.3后者是1.8,显然后者较为集...
设样本均值为,样本方差为,总体均值为,总体方差为,那么样本方差有如下公式:介绍无偏估计的意义就是,我们计算的样本方差,希望它是总体方差的一个无偏估计,那么假如我们的样本方差是如下形式:由上式可以看出如果除以n,那么样本方差比总体方差的值偏小,那么该怎么修正,使得样本方差式总体方差的无偏估计呢?如果让我们假设的样本方差乘...
也就是说,预测值有高斯噪声,测量值也有高斯噪声,这2个噪声相互独立,单独的利用任何一个都不能很好的得到真实值,所以在2者之间有个信赖度的问题,应该相信谁更多些,这也就是卡尔曼算法的核心,这个信赖度就是卡尔曼增益,卡尔曼增益通过测量值和真实值之间的协方差最小时确定的,由此求这个协方差偏导为0时的系数,这个系数就是卡尔曼增益...
Kalman Filter.Kalman Filter 是一个递归的估计,即只要获知上一时刻的状态估计和当前状态的观测就可以计算出当前状态的估计,不同于其他的估计技术,Kalman 滤波器不需要观测或/和估计的历史记录,Kalman Filter 是一个纯粹的时域滤波器,而不像低通滤波器等频域滤波器那样,需要在频域中设计,然后转换到时域中应用。将期望和方差线性化的卡...
卡尔曼滤波适用于估计一个由随机变量组成的动态系统的最优状态。为了避免纯估计带来的偏差,我们在t=k时刻对小车的位置坐标进行一次雷达测量,当然雷达对小车距离的测量也会受到种种因素的影响,会带来测量误差,这个测量误差的均方差是0.4cm,假设此时测量值是25cm(即均值为25)。转移矩阵,测量矩阵,控制向量(没有的话,就是0),过程噪声协方...
在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。一元线性回归和多元线性回归的区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。如果你的数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型中。回归正则化...
此现象持续60秒,采用不同Hz频率的传感器(传感器物理量单位采样率,PS1 Pressure bar, PS2 Pressure bar, PS3 Pressure bar, PS4 Pressure bar, PS5 Pressure bar, PS6 Pressure bar, EPS1电机功率, FS1体积流量, FS2体积流量, TS1温度, TS2温度, TS3温度, TS4温度, VS1振动, VS1振动、CE冷却效率、CP冷却功率、SE效率系数)进行测量。Tempera...
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