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文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上卡尔曼滤波实验报告1、 实验任务产生含噪声信号X(n)=sin(2*pi*f*n)+w(n),f=0.05,w(n)N(0,1.2)。编写程序运用卡尔曼滤波进行去噪处理，要求画出去噪前和去噪后图形，滤波误差及收敛过程。二、实验程序clc; clear;N=256 ; %信号与噪声的长度 离散信号个数w=randn(1.2,N); %产生高斯白噪声，令方差为1.2f=0.05; %实正弦信号频率 s=sin(2*pi*f*(0:N-1) ; %产生正弦信号subplot(311); plot(s); title('有用信号s(n)')grid on;x=

2、s+w;subplot(312); plot(x); title('加噪信号x(n)')grid on;c=1; %观测矩阵a=1; %状态转移矩阵b=1; %输入矩阵H=1;R=std(w); %R是观测白噪声v(k)的方差Y(1)=20;P(1)=10;for i=1:1:N-1 Y(i+1)=a*Y(i)+b*s(i); P(i+1)=a*P(i); Kg(i)=P(i+1)*H'*inv(H*P(i+1)*H'+R); Y(i+1)= Y(i+1)+Kg(i)*(x(i)-H*Y(i+1); P(i+1)=P(i+1)-Kg(i)*H*P(i+1);en

3、d;subplot(313); t=1:N;plot(t,Y); title('通过卡尔曼滤波后的估计信号y(n)')grid on;3、 实验结果4、 实验总结 与维纳滤波器实验结果相比，卡尔曼滤波器的输出更加平滑，但是仍没有去除掉曲线中的椒盐噪声点，这一点需要继续改进。 卡尔曼滤波就是根据前一个估计值k-1和当前的观测值yk来对信号作递推估计，得到k。首先建立卡尔曼滤波器的模型，由状态方程和观测方程xk=Akxk-1+wk-1，yk=Ckxk+vk,由此可得到k时刻的预测值k=Ak-1k-1与估计值k=Ckk=CkAkk-1,定义新息k=yk-k，由于wk-1和vk的影响才产生了k，为了得到最有估计值，有必要利用一系列矩阵Hk来校正预测值k，此时k= Ak-1k-1+Hk(yk- CkAkk-1)上式为卡尔曼滤波器

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