-
卡尔曼滤波
提供了kf，ekf，ukf的详细推导过程，从标量推导开始，进而转入矢量推导，非常详细卡尔曼滤波器简介(阎泓著第一步、时间更新29第二步、测量更新“““““““+““44““““42924特殊情况.30第一种情况、先验误差极小...-.----130第二种情况、先验误差极大.30第三种情况、测量噪声极大.…31第三章、标量EKF画,通通画4“““““+44=“++“““++4“4“+“4“““-“++323.1非线性状态模型.323.2模型线性化33.2.1过程噪声项的线性化.333.2.2测量噪声项的线性化...11-343.2.3过程和测量噪声项同时线性化…35324过程的线性化…0353.25测量的线性化…363.3EKF滤波器…1373.31应用卡尔曼滤波器.3733,2计算先验均方差373.33计算后验均方差373.3.4计算k值4a“44444“;4444454a44“44444=424444441“如44444;44444“44.45“#4444444a444444443833.5k值为最优时的后验均方差3834算法39第一步、时间更新………9第二步、测量更新393.5EKF的缺陷44“==++++4=++44日+“44=“““+440第四章、矢量EKF4141非线性矢量状态模型4142矢量模型线性化单“““·***“““***“““““***“““***4““-***4““*“→“““*→*-““““““*“““*+4““→*“·““·““““*4242.1矢量泛函的泰勒展开42.2过程噪声项的线性化424.2.3测量噪声项的线性化.→“““#+4+“44“““-4+44→“““4“4+-““+43424过程和测量噪声项同时线性化4442.5过程的线性化4“““4““*“4““*→““*+“4“““““““*4“““4“““++4““44“““4“44““““七426测量的线性化“““““·+““““*““““+“““““““+4“““““““+4“““→·“““+“4543矢量EKF滤波器面面面面46画面和面面,43.1应用矢量卡尔曼滤波器44““++“44“““*44“““++444““4+444“+“44““““+444643.2计算先验均方差4643.3计算后验均方差4““+44““““44““““+→4““““+4““““4“44““““.47434计算k值47435k值为最优时的后验均方差4845算法“““+““““*“““““+…““““*“+44““48第一步、时间更新.…49第3页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第二步、测量更新““4--““44-4494.4特殊情况.““““4444“画画新通画通49第一种情况、先验误差极小.画画,画画画园画画,画画画面请通.50第二种情况、先验误差极大….----50第三种情况、测量噪声极大44“““+44““=++“44“““+444““4+“44““44+50第五章、标量无迹变换UT5251无迹变换的任务5252真值“““““++“++4“4“““+4“++4“““““+““+“““““525.3无迹测试点1101453.1标量的无迹测试点………154532无迹权重系数翻国口道55533统计性质公式…5554测试点的无迹变换.565.4.1从测试点得到后验期待值.画画通通画画山通画画新56542从测试点得到后验方差“““+4“++“4“++““平““上“““4““平中“+““““平“4+“=575.5讨论品aB444a日日+44日4日日“4日a4日+a日本“日日日和本上日和4日““458第六章矢量无迹变换UT4“““4“44“““4++44“““4+““4+2+“++“4“++4=“++“““2++““““++““4+““““++5961矢量微分回顾5961.1计算真值会用到的恒等式1962矢量无迹变换的任务中本““丰二“中““6063真值6163无迹测试点63.1矢量的无迹测试点画面通自品面画画面自自通国画日画面国通画日通山国国画山山面通画山山丽右日日画画画画画山63632无迹权重系数64633UT变换下的对称性64测试点的无迹变换6564.1几个恒等式…65642从测试点得到后验期待值.…---1----66642从测试点得到后验协方差.6765讨论68第七章、无迹滤波器UKF11116971高维非线性问题.069711标量特例画画画画画画新画画画画画画““*#“““““44“…4“““““4““+““→““““44““47072无迹滤波器面,面面面面面面面“面画70721无迹测试点““*4“““““44““+44““““*44“““++444“““4““+“44“““““722无迹权重系数通画画通画画通通画画通山请画画画画画画出画请画画副。723先验估计画画·画‘画4““+44““““44““““+→4““““+““““+“444““““+472724应用卡尔曼滤波器737.2.5计算后验均方差…737.2.6计算k值…444““+44“““*447473算法75第4页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第零步、初始化..-75第一步、时间更新175第二步、测量更新画画,画画画园画画,画画画面请通176第5页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第一章、标量线性系统实际工作中的线性系统很少有标量的,但是标量的卡尔曼滤波器的理论推导比较直观、易于理解,因此作为学习的切入点比较合适首先必须清楚地陈述卡尔曼滤波器要解决的问题。1.1卡尔曼问题在离散时间中,一个标量线性系统的状态演化常常可以表述为下面的随机差分方程式:x=ax,+bu其中t为时间。x,是一个标量随机变量,代表t时刻系统的内禀状态。a和b为常标量。u,为t-1时刻的输入,也是一个标量。111信号流程图上面的(1)式也可以用下面的信号流程图表示u-1)X()Ibax(t-1)直线表示信号的传送,箭头代表传送的方向。流程图中的图标有三种,第一种方框图标代表时间延迟,见下图x(t)TX(t-1)第二种方框图标代表乘法(增益),见下图第6页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著aax第三种圆形图标代表加法(混合),见下图a-b+CbG这些图标可以按照有意义的方式组合起来,描述一个差分方程。必须指出,这些图标并不局限于标量情形,而且适用于矢量情形,譬如x为一个矢量,而a和b可以为矩阵。112加入白噪声假设在这个线性过程中有一个噪声项v鬟x2=ax21+bu-1+W1-1则此方程式可以用下面的信号流程图表示w(t=1)u(-1)中+baX(-1)假定这个噪声ν是一个高斯白噪声,它满足3N(9),(Q20)〈ww)=0(≠)3在本文采用物理学中常用的记号,(x)=E(x)表示x的期待值第7页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著此外假定w与u.没有关联,也即113加入可测量假设系统的状态量x是不可以直接测量的。可以测量的是另外一个量z,称为可测量。可测量z依赖于系统的状态量x和一个激励倍数h,见下式。hx. +v(5)在实际工作中h可能会随着时间而变化,但在这里假定为常数,为常标量。此时流程图如下。wt-1)u(t-1)+b±2(ax(t-1)测量过程本身带有一个噪声ν,影响了测量的准确度。同样我们假定ν是一个白噪声(,R)(R≥0)(")≥=0(s≠)此外假定ν与w和u都没有关联,也即()=v)=0(s1)114卡尔曼问题陈述现在要考虑的是如何从可观测量z;的观测数据中得出x的最优估计值,把噪声w和v尽最大可能过滤出去,把它们的影响减到最小。这就是卡尔曼滤波器要解决的问题。1.2标量卡尔曼滤波器卡尔曼对这个问题的解答就是卡尔曼滤波器。下面的流程图可以分成上下两个部分:上半部分就是问题本身,下半部分就是卡尔曼滤波器。第8页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著u(-1)X()bh+(aX(t-1)bb(()2()+ak文-b)+Residual在图中,z1代表实际测量值,x代表过程的真值。此外在卡尔曼滤波器的流程图中出现了几种新的符号,分别是x代表先验估计( A priori estimate),和E代表后验估计(A posteriori estimate)4.对一个随机变量当前值的先验估计是根据前一个时刻以及更早的历史观测信息所作出的估计:后验估计是根据当前时刻以及更早的历史观测信息所作出的估计。x1的先验估计是由上一个时间点的后验估计值和输入信息给出的,x,=ax+ bur-p卡尔曼使用x的先验估计给出可测量E的(先验估计)预测5,而z,的实际测得值与预测值之间的差称为滤波过程的革新( nnovation)或者残余( Residua,即Residual=(10)本文采取通用的符号,以表示对某变量y在t时刻的后验估计,而表示对y的先验估计。在某些文献中y又记作y(|t-1),又记作y(t|t)5对于z,而言后验估计没有意义。z,是可观测量,在后验时刻已经有实际观测值了。第9页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著残余反映了预测值和实际值之间的差别。残余为零的话,估计值和实际值完全吻合。如果残余很小,表明估计值很好,反之就不好。卡尔曼滤波器可以利用残余的这一信息改善对x,的估计,给出后验估计。也就是x=x:+k(Residual)=*+k(z,-hR-其中的k称作卡尔曼增益或卡尔曼混合系数( Blending factor)现在剩下的问题就是如何找到k的值,使得估计为最优。为此需要定义先验均方差和后验均方差。121最优的k值先验误差和后验误差分别定义为(12)它们的方差就是先验均方差和后验均方差P≡varP, =vale(13)最优的k值是使后验均方差为最小的值,就是下式成立时的k值(14)ak122计算先验均方差先验均方差为≡war(15)因为(2)式及(8)试式x,=ax_+ bu+we=ax+bu可得e:=x-x=ax+bu +w_)-(ax +bur=a(xx_1)+W因此第10页(共77页)
- 2020-12-03下载
- 积分：1
-
何恺明图像去雾Matlab代码
何恺明等人研究出的基于暗通道的经典图像去雾算法，不仅可以还原图像的颜色和能见度，同时也能利用雾的浓度来估计物体的距离。(The classic fog removal algorithm based on dark channel, which was developed by He Kaiming and others, not only can restore the color and visibility of images, but also can estimate the distance of objects by using the concentration of fog
- 2020-07-02下载
- 积分：1
-
matlab基于LBP的人脸识别
该资源是在matlab基于LBP算法的人脸识别程序 其中包含一个可以运行的程序以及代码 可供交流学习使用 有不懂的地方可以联系我
- 2020-12-03下载
- 积分：1
-
PSO-LSTM.py
使用python实现了PSO算法优化LSTM参数，包括time_step,batch_size,learning rate 和 cell_size等
- 2020-12-10下载
- 积分：1
-
直流无刷电机matlab/simulink仿真模型
网上收集的无刷电机控制的simulink仿真模型，非常难得 网上收集的无刷电机控制的simulink仿真模型，非常难得
- 2020-05-23下载
- 积分：1
-
C# DLL 进程注入示例。
C# DLL 进程注入示例。C# DLL 进程注入示例。C# DLL 进程注入示例。
- 2021-05-06下载
- 积分：1
-
应届毕业生的java简历模板
无是isutqdisaster活动方式飞是你
- 2020-12-03下载
- 积分：1
-
基于FPGA与DDR2SDRAM的高速ADC采样数据缓冲器设计
【实例简介】基于FPGA与DDR2SDRAM的高速ADC采样数据缓冲器设计
PAPER
- 2021-11-18 00:52:27下载
- 积分：1
-
基于块状导频的ofdm信道估计
基于块状导频的ofdm信道估计ls和mmse性能分析
- 2020-12-11下载
- 积分：1
-
Mimics17中文培训手册.pdf
这本培训手册是为了帮助用户顺利地开始Mimics软件的使用而编写的，并不能够代替Materialise公司提 供的培训。 这本培训手册在不同的练习中使用了 Mimics 17.0 的模块，如果没有相关模块的使用权无法完成练习。 请注意: 这本培训手册的使用以熟悉Windows系统操作技能为前提Materialise software目录Mmcs培训手册公告BBBB暑 NeAA日品EB园 8NaNANOEN冒品 RaRE曹BB总BBBB即总 98D6NNENnAMms0筒介Mimics模块导入图像5练1.导人如imap图像6练习2:导入DCOM图像…导航&项目管理器,77是BBB品B日BB日B品 0n00EDdD自2B日出BBBB自BBB目B自BBB国BBB即D日BBD国国练习,导航2仟务1.一键导航、放大缩小、平移…12任务2.快捷键的使用…13任务3帮助文档练习2.项日管理器,…14任务1.熟悉项目管理器的使用.14任务2.视窗操作.14任务3.体渲染15/测量工具9练习1.测量工只20任务1.距离测量.20任务2.角度测量任务3.测量的导出着国面21任务4.密度测量.21练习2.剖面线练习3.评注22基本阈值分割&三维模型操作,,25练习1.能部的分割.26任务1阈值分割(使用剖面线任务2.计算三维模型27任务3.区城增长28练习2.分离动脉…网值法任务1.阙值分割(使用剖面线)和区域增长30任务3.计算三维模型.…练习3.分离动脉∥33动态区域增长法33任务1.动态区域增长…33练习4.三维导航团道任务1.一键导航、敖大缩小、移、旋转……35任务2.使用快捷方式进行导疽.36练↓5.从骨盆上分离脊推37练习6.三维工具……40练习7.提取膝关#443D性套索功能任务1:使用3D磁性套索提取胫骨导出功能www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software练习1.导出切层50任务1.导出DCOM任务2.导出BMP.50任务3.导出电影.50练习2.导出S752高级分割53练习1.分离脑组织…任务1.修剪感兴趣的区域…….54任务2.形态学操作:消蚀.….55任务3.在三维视下编辑mask.57任务4.形态学操作:膨胀…57仟务5.千动编辑59任务6.多层编辑…60MedcADB即即BB身总BDB即原总自D即国B国即即DBB即 anDOng90且BBBD63练习1.通过多义线拟合球体练习2.通过多义线拟合表面66任务1.拟合股骨主干的表面任务2.拟合大转了的表面67练习3动脉中心线69任务1计算中心线9任务2.中心线测量70仟务3.中心线末端切面∴71任务4.分支分组仟务5.对控制点的操作…72于术模拟…74练习1.使用多义下面切割练习2.植入体评价练习3调整入体的位练习4评价骨量179FEA…,,n,,,n,n82练习1.股骨的网格优化83任务1.打开网格优化器…83任务2.股骨的几何简化83任务3.检查网格.……,85任务4优化三均片质量任冬5.生成体网格……∴88练小2.赋材质……90练3.并流形装配.97任务1.创建非流形装配91仟务2.优化网格93任务3.创建体K格.95仟务4.分离非流型装配以及导出网格文件恭喜您98Mimics nnovation Suite用户俱乐部98www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwareMmis简介Mimics是一个迕接二维图像数据(CT,MRl,工业扫描数据.)和三维工程学应用的图像处理工具。应用领域包括:解剖学测量、三维分析、有限元分析(FEA)、客制化植入体或装置设计、加法制造(也被称为维打印)以及手术计划和模拟通过使用 Mimics的图像分割方法,用户能够从医学数据中选择特点的感兴趣区域,将结果计算成精确的三维模型。Mimics的功能模垬为用户提供了其它应用领域的接口。这意味着 Mimics的功能可以方便的根据用户的需要进行组合。另外, Mimics是 Mimics innovation suite的一部分,这一套装也包括了3mabc0。在套装中, Mimics被用来生成精确的三维模型,之后3-ma加被用来在解剖学模型的基础上进行设计和网格操作。因比3-ma极大稈度的扩展了 Mimics在基于解剖数据的工程学方面的应用的可能性Mimics被广泛的应用在骨科、颌面外科以及心血管行业的学术及商业硏究领域Mimics的主要优势:Mimics界面友好容易掌握。快遮的分割工具(基于阈值和轮廓)和精确的三维计算保证了快捷的取道精细的三维模型Mimics在|sO环境下开发,只有CE和FDA市场认证Mimics基于市场要求持续开发,每年有两个版本的更新。当 Mimics和3- matic被联合应用时,用户可以直接在STL文件的基础上进行设计和网格操作尤需逆向工程。这使用户可以:基于解剖数据改进植入体o设计客制化的植入体和手术导板● Mimics的开发商 Materialise是创新软件和加法制造技术的世界领跑者。www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwarem/模块Mimics包括多个模块。下方的图片给出了基础模块与功能模块之间的链接,以及)要的应用领域。ImportMimics @Innovation SuiteExportMimicsFEAMedCADSurgicalRP-sliceSimulationCAD3- matic②MATLAB BImpartsStatisticestanPoint cloudAnalysisEngineeringPoint cloudManufacturing(RP/CAMywww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software导入图像这一章的练习公帮助您了解如何导入bmp图像以夂对图像尺寸进行修改如何自动导入D|COM数据■确认图像方向注意Mimics不仅支持 Dicom格式数据,而且能够直接导入扫描原始数据。这些数据可以通过硬盈、光盘或磁盘导入。 Mimics也支持BMP,JPEG以及TFF格式文件的导入。源文件可以通过在 importwizard的第一步选择, force manual import"的方式手动导入在开始之前保证您已经安装了培训数据 Training Data2011.eXe、头影测量数据库以及牵引器数据库。您可以在培训光盘中找到这些安装程序。www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software练习1.导入bma图像从主工具栏中选择 new project wizardSelet the media or files tha contain the images x irpotDICOM Input Application (D-AFavoritesDriversIrldyeRuuLaMedDataA.UDotascts山 extra datasetsImportTEST. RTTMAPD DICOM簧 Add : o feveritearget folder: 3: SUpportRobert Atwooda mercer aw inport show Import logCarTEl2.浏览 Training Data文件夹( CMed DataTraining Data),选择 BITMAP文件夹。点击Mex3.在 Image properties窗口标示出扫描分辨率。像素大小为256μm,层距为4mm。然后选择Mexwww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwareNew project w zardMcnary ncad=d (conmprc33cc/uncomprcaacd): 128 Mb/256 Mb Mcrory availzbc: 20E2 Mbv7023277sia+S vL_/62341/b_akIa +000.8(-J00 bmpv70234770ad+00160-00v76234776axi+00200-00.mv76237681+002C00bm画7.8C- 00.hmnv762]4768i5+00360-00.brpv/6234baxa+004-.mpv7624776ai+048C-hrmnvi70234770ad+002C-00uv76234776ai110056C00.bmv7623763x8+0060000mp76)3x776xia+0-0mp画w70234770did+008C-00Jmp烟v762]4768+00720-00mp1A1,∩ nTEr nn LSorting orde- custom-15775sh?informatonK701∞Y7z40mnkmPatent name n/a□ Forcc sotropi: samplingrebate n/o4.在下个窗口 Edit images,您可以涠过调节图像周围的线框的大小来对该项目进行修剪。dit imag esf vol maco/caac #l ixel mappingMin X 30x MaK< X 51Min Y 115MinZ o px Msx Z 511 psInput: 512* 512 x :12 Output 182x 213x 51?100, JUUUOUPlxel sze:1.fUlllt:1Skip mages: JInput: 402? Outut: 402x 21Jx512www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software5.在这个窗口,您也可以编辑像素映射图的属性。完成编辑后,点击Mex6.在方向窗口标示出图像的方向。点击OK打开 Mimics项目,您就可以开始进行图像分割了!Check orientationverify if the proposed or entatior is correctDizor mage orien ation: xXXCurrent orientationR吕T0BA□Risht-dick on an orientation character to chance it.OK Cancel Hepwww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米
- 2020-12-11下载
- 积分：1
