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1，求matlab实现扩展卡尔曼滤波的程序

这里有一个toolbox，希望对你有帮助。http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=5377&objectType=file

求matlab实现扩展卡尔曼滤波的程序

2，扩展卡尔曼滤波算法具体怎么用simulink搭建

Block是NAND Flash中最大的操作单元，擦除可以按照block或page为单位完成，而编程/读取是按照page为单位完成的
block是nand flash中最大的操作单元，擦除可以按照block或page为单位完成，而编程/读取是按照page为单位完成的。 所以，按照这样的组织方式可以形成所谓的三类地址： -block address 块地址 -page address 页地址 -column address 列地址

扩展卡尔曼滤波算法具体怎么用simulink搭建

3，无味卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的具体区别以及算法

EKF是对非线性系统模型（方程）进行的线性化近似，以利用KF算法进行滤波估计。而UKF是对状态的概率统计近似，即设计少量的σ点，由σ点经由非线性函数的传播，计算出随机向量一、二阶统计特性的传播，对于高斯噪声的假设，UKF能够达到三阶估计精度，而EKF只能达到二阶精度，但其算法仍然是利用KF的算法。现在国内外的文献大都是对UKF算法的改进和应用进行论述，但对算法的稳定性等没有系统的论述。我了解得沈阳自动化所做的这方面的工作很多。
% inputs:% y(:,t) - the observation at time t% a - the system matrix% c - the observation matrix % q - the system covariance % r - the observation covariance% init_x - the initial state (column) vector % init_v - the initial state covariance

无味卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的具体区别以及算法

4，扩展卡尔曼滤波如何进行线性化

只要能写出A，B，C，D四个矩阵，就是线性的了。如果系统是非线性的，那么你是没有办法把状态空间表示成x=Ax+Bu, y=Cx+Du的形式的。线性化就是求这四个矩阵的近似值。以上论调仅供参考，你可以看看附件。另外，如果你的系统“非常”不线性的话，你可以试试sigma point kalman filter。有问题可以给我发邮件，zengxin062121@163.com很抱歉，回答者上传的附件已失效
扩展卡尔曼滤波的线性化有两个部分：状态方程的线性化（一般在最优估计点进行线性化）和量测方程的线性化（一般在最优预测点进行线性化）。因为卡尔曼滤波估算出来的状态总是有误差的，特别是刚开始的时候，由于初值没法给得很准确，导致估计出来的状态有误差，那么线性化的点就不可能与实际点完全一致。
扩展卡尔曼滤波的线性化有两个部分：状态方程的线性化（一般在最优估计点进行线性化）和量测方程的线性化（一般在最优预测点进行线性化）。因为卡尔曼滤波估算出来的状态总是有误差的，特别是刚开始的时候，由于初值没法给得很准确，导致估计出来的状态有误差，那么线性化的点就不可能与实际点完全一致。

5，kalman滤波原理

卡尔曼(kalman)滤波 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文: measurement)中，估计动态系统的状态。 应用实例 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的， 包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时， 卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度, 加速度的测量值往往在任何时候都有噪声. 卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响, 得到一个关于目标位置的好的估计。 这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波), 也可以是对于将来位置的估计(预测)， 也可以是对过去位置的估计(插值或平滑). 命名 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名. 虽然Peter Swerling实际上更早提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器. 卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时, 发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用, 后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表. 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现. 卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外, 还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环， 它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.

6，Kalman滤波器 的功能

尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。 应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑).
卡尔曼(kalman)滤波卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。 应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑). 命名 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.e.卡尔曼（rudolf e. kalman）命名. 虽然peter swerling实际上更早提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(stanley schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在nasa埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由swerling (1958), kalman (1960)与 kalman and bucy (1961)发表. 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外,还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多bierman, thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.

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