统计检测与估值估值部分

统计检测与估值估值部分第1页，共50页，2023年，2月20日，星期二波形估计第2页，共50页，2023年，2月20日，星期二LinearMeanSquareEstimationofWaveform第3页，共50页，2023年，2月20日，星期二LinearMeanSquareEstimationofWaveform第4页，共50页，2023年，2月20日，星期二LinearMeanSquareEstimationofWaveform第5页，共50页，2023年，2月20日，星期二LinearMeanSquareEstimationofWaveform第6页，共50页，2023年，2月20日，星期二LinearMeanSquareEstimationofWaveform第7页，共50页，2023年，2月20日，星期二维纳滤波第8页，共50页，2023年，2月20日，星期二维纳滤波第9页，共50页，2023年，2月20日，星期二维纳滤波第10页，共50页，2023年，2月20日，星期二维纳滤波第11页，共50页，2023年，2月20日，星期二维纳滤波第12页，共50页，2023年，2月20日，星期二有限区间的Weiner-Kolmogorov滤波器第13页，共50页，2023年，2月20日，星期二预测问题第14页，共50页，2023年，2月20日，星期二预测误差第15页，共50页，2023年，2月20日，星期二预测误差第16页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间维纳滤波第17页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间维纳滤波第18页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间维纳滤波第19页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间维纳滤波第20页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间维纳滤波第21页，共50页，2023年，2月20日，星期二作业参考[1]6.1,6.2,6.3交第五章作业第22页，共50页，2023年，2月20日，星期二EstimationofNonstationaryProcesses:KalmanFilter第23页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间系统第24页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间系统第25页，共50页，2023年，2月20日，星期二可控性、可观测性、可稳定性、可检测性第26页，共50页，2023年，2月20日，星期二离散时间系统第27页，共50页，2023年，2月20日，星期二状态矢量的统计特性第28页，共50页，2023年，2月20日，星期二状态矢量的统计特性p45第29页，共50页，2023年，2月20日，星期二状态矢量的统计特性第30页，共50页，2023年，2月20日，星期二状态矢量的统计特性第31页，共50页，2023年，2月20日，星期二观测模型第32页，共50页，2023年，2月20日，星期二观测模型第33页，共50页，2023年，2月20日，星期二估计问题第34页，共50页，2023年，2月20日，星期二MMSE准则下的线性估计第35页，共50页，2023年，2月20日，星期二MMSE准则下的线性估计第36页，共50页，2023年，2月20日，星期二MMSE准则下的线性估计第37页，共50页，2023年，2月20日，星期二Kalman滤波器第38页，共50页，2023年，2月20日，星期二Kalman滤波器第39页，共50页，2023年，2月20日，星期二性能评价与单步性能的关系将Kalman增益公式代入状态估计误差协方差公式，可得性能评价与单步性能的关系：可得：利用矩阵求逆引理公式：第40页，共50页，2023年，2月20日，星期二Kalman增益与性能评价的关系对Kalman增益公式两边同时左乘代入Kalman增益与性能评价的关系：第41页，共50页，2023年，2月20日，星期二单步性能的稳态值通常当K→∞时，，通常当K→∞时，，如果存在，则其值是如下的代数Ricatti方程(ARE)的解：p48参见MATLAB’sControlSystemToolbox,DARE函数第42页，共50页，2023年，2月20日，星期二观测量与系统状态估计量的关系第43页，共50页，2023年，2月20日，星期二关于新息第44页，共50页，2023年，2月20日，星期二Kalman滤波器分析p29第45页，共50页，2023年，2月20日，星期二Kalman滤波器特点第46页，共50页，2023年，2月20日，星期二例第47页，共50页，2023年，2月20