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高频滤波算法
看网络的幅频特性图就知道了啊 超前网络是利用网络的正相角特性提高系统的相位裕度及截止频率 滞后校正是利用高频衰减特性,使截止频率特性下降,从而使系统获得足够的... 初级按300V来计算,次级正常使用时占空比取30-50%,因此按输出电压/0.3至0.5来计算,线经的选择计算出初级与次级的功率,算出电流,再除以占空比来确定峰值电流,根据峰值... 中值滤波器很容易实现, 依此遍历图像中每个像素点, 每个像素点与其周围的8个点像素值做一下排序操作, 找到这九个点中的中值点赋给当前遍历点的像素就可以了, 算法很简单...正激式还是全桥、半桥?要不你直接去大比特电子变压器论坛上搜一下"陶显芳老师的《开关电源设计技巧》",就可以看到全部开关电源电路中滤波电感电容的大小计算了。要不...电路相当复杂。这些电路主要由通用或专用集成电路构成,当受电磁干扰而发生误动作时,会使电源停止工作,导致电子设备无法正常工作。采用电网噪声滤波器可有效地防止电源...=sgn(recoefs1(i))*(0.003*abs(recoefs1(i))-0..002; otherwise recoefs1(i)=recoefs1(i); end elseif output1(i)==0 recoefs1(i)=recoefs1(i); end end %对高频系数...IIR是低通滤波器,滤除高频信号,而卡尔曼滤波器是线性最优状态估计,由一个状态方程和一个观测方程表示,根据观测量一步步的估计出状态的最优值还要继续滤波,还有高频成分,仔细观察的话,可以看出基频很正常mallat分解和重构滤波器系数 matlab中函数wavedec2就可以了,你可以看看帮助的。 比如: 图像A [ca,cb,cc,cd]=idwt2(A,'haar',2); 得到的系数就是低频ca,水平cb...从而阻碍了高频信号的传输。从仿真的角度来看,电感通直流阻高频,因此等效为一个低通滤波器。 对于电容来讲,对于直流信号时断路,而对于高频信号,由于高频信号的电场在...
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一种卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的非线性滤波算法
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上海大学2013 ～ 2014学年秋季学期
研究生课程小论文
课程名称：
随机信号导论
课程编号： 07SB17002
扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较
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扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较
第一章 绪论
在各种非线性滤波技术中, 扩展卡尔曼滤波是一种最简单的算法, 它将卡尔曼滤波局部线性化,适用于弱非线性、高斯环境下。卡尔曼滤波用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度, 适用于高斯环境下的任何非线性系统。粒子滤波用随机样本来近似状态的后验概率密度, 适用于任何非线性非高斯环境, 但有时选择的重要性分布函数与真实后验有较大差异, 从而导致滤波结果存在较大误差, 而粒子滤波正好克服了这一不足, 它先通过UKF产生重要性分布, 再运用PF 算法。通过仿真实验, 对其的性能进行比较。
严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。
系统的非线性往往成为困扰得到最优估计的重要因素，为此，人们提出了大量次优的近似估计方法。包括EKF,基于UT变换的卡尔曼滤波（UKF），粒子滤波，等等。
第二章 扩展卡尔曼滤波介绍
2.1 扩展卡尔曼滤波的理论（EKF）
设非线性状态空间模型为：
xt?f(xt?1,vt?1)yt?h(xt,nt)
式中xt?R和yt?R分别表示在t时刻系统的状态和观测，vt?R和nt?R
分别表示过程噪声和观测噪声，f和h表示非线性函数。
扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,以下简称EKF)是传统非线性估计的代表,其基本思想是围绕状态估值对非线性模型进行一阶Taylor展开,然后应用线性系统Kalman滤波公式。
EKF是用泰勒展开式中的一次项来对式（1）和 ( 2 ) 中的非线性函数f和h 进行线性化处理, 即先计算f和h 的雅克比矩阵, 然后再在标准卡尔曼滤波框架下进行递归滤波。vt和nt均为零均值的高斯白噪声。
2.2 扩展卡尔曼滤波的算法
EKF的算法同KF 一样, 也可分为两步预测和更新。如图2.1所示
2.3 扩展卡尔曼滤波的缺点
因为EKF 忽略了非线性函数泰勒展开的高阶项, 仅仅用了一阶项, 是非线性函数在局部线性化的结果, 这就给估计带来了很大误差, 所以只有当系统的状态方程和观测方程都接近线性且连续时,EKF的滤波结果才有可能接近真实值。
EKF滤波结果的好坏还与状态噪声和观测噪声的统计特性有关, 在EKF 的递推滤波过程中,状态噪声和观测噪声的协方差矩阵保持不变, 如果这两个噪声协方差矩阵估计的不够准确, 那就容易产生误差累计, 导致滤波器发散。EKF的另外一个缺点是初始状态不太好确定, 如果假设的初始状态和初始协方差误差较大, 也容易导致滤波器发散。
第三章 粒子滤波介绍
3.1 粒子滤波的理论
粒子滤波利用一系列带权值的空间随机采样的粒子来逼近后验概率密度函数，是一种基于Monte Carlo的贝叶斯估计方法，因此它就独立于系统的模型，不受线性化误差或高斯噪声假定的限制，既可以解决EKF因线性化带来的误差，也可以避免UKF因非高斯的PDF导致的误差，适用于任何环境下的任何状态和量测模型。
3.2 粒子滤波的算法
粒子滤波算法的基本步骤如下：
(1)从先验分布p(x)中采集样本z ，i一1，?，N 。
(2)t时刻，从参考分布q(xi,xi?1,zk)中采集样本x，并计算归一化后的权
p(yt|xti)p(xti|xti?1)q(xti|xti?1,yt)
(3)进行重采样：用新的采样值代替，去除低权值的粒子，复制高权值的粒子。
(4)输出PDF：p(xt|y1:t)?
粒子滤波的两个关键问题是参考分布的选择和q(xk\xk?1,zk)重采样。 3.3 粒子滤波的缺点
粒子滤波对状态估计的好坏，在很大程度上取决于所选的参考分布与状态后验概率分布的接近程度。因此，最优的参考分布为q(xk\xk?1,zk)p(x I z卜 ，)。但实际工程应用中，很难对其采样。
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