TAILIEUCHUNG - Lọc Kalman - lý thuyết và thực hành bằng cách sử dụng MATLAB (P2)

Models for Dynamic Systems. Since their introduction by Isaac Newton in the seventeenth century, differential equations have provided concise mathematical models for many dynamic systems of importance to humans. By this device, Newton was able to model the motions of the planets in our solar system with a small number of variables and parameters. Given a ®nite number of initial conditions (the initial positions and velocities of the sun and planets will do) and these equations, one can uniquely determine the positions and velocities of the planets for all time | Kalman Filtering Theory and Practice Using MATLAB Second Edition Mohinder S. Grewal Angus P. Andrews Copyright 2001 John Wiley Sons Inc. ISBNs 0-471-39254-5 Hardback 0-471-26638-8 Electronic 2 Linear Dynamic Systems What we experience of nature is in models and all of nature s models are so R. Buckminster Fuller 1895-1983 CHAPTER FOCUS Models for Dynamic Systems. Since their introduction by Isaac Newton in the seventeenth century differential equations have provided concise mathematical models for many dynamic systems of importance to humans. By this device Newton was able to model the motions of the planets in our solar system with a small number of variables and parameters. Given a finite number of initial conditions the initial positions and velocities of the sun and planets will do and these equations one can uniquely determine the positions and velocities of the planets for all time. The finite-dimensional representation of a problem in this example the problem of predicting the future course of the planets is the basis for the so-called state-space approach to the representation of differential equations and their solutions which is the focus of this chapter. The dependent variables of the differential equations become state variables of the dynamic system. They explicitly represent all the important characteristics of the dynamic system at any time. The whole of dynamic system theory is a subject of considerably more scope than one needs for the present undertaking Kalman filtering . This chapter will stick to just those concepts that are essential for that purpose which is the development of the statespace representation for dynamic systems described by systems of linear differential equations. These are given a somewhat heuristic treatment without the mathematical rigor often accorded the subject omitting the development and use of the transform methods of functional analysis for solving differential equations when they serve no purpose in

• Kĩ thuật Viễn thông
• Bộ lọc Kalman
• cách sử dụng Matlab
• thực hành Matlab
• hệ thống tuyến tính
• tiếng ồn trắng
• Lý thuyết cơ bản về bộ lọc Kalman
• Bài toán ước lượng trạng thái
• Ma trận Kalman
• Biến ngẫu nhiên hai chiều
• Bộ lọc Kalman tuyến tính
• Hệ bám thời gian giữ chậm tín hiệu GPS
• Hệ thống định vị dẫn đường GPS
• Hệ bám tham số tín hiệu GPS
• Ứng dụng bộ lọc Kalman
• Xử lý tín hiệu thu được
• Cảm biến nồng độ bụi Sharp GP2Y1010AU0F
• Đo nồng độ bụi Sharp GP2Y1010AU0F
• Xác suất hiện diện tiếng nói
• Cấu trúc bộ lọc Kalman
• Kỹ thuật giảm nhiễu
• Tín hiệu tiếng nói
• Tín hiệu giao thoa bộ lọc phi tuyến Kalman
• Các lỗi dự báo
• Biểu đồ nhiễu Gauss
• Thuật toán lọc phi tuyến Kalman
• Tín hiệu giao thoa
• Hệ thống lái thích nghi
• Chuyển động của phương tiện hàng hải
• Bộ lọc Kalman mở rộng
• Hệ thống lái thích nghi tàu thủy
• Thiết bị bay
• Hệ thống điều khiển tên lửa từ xa
• Vòng điều khiển tên lửa từ xa
• Thuật toán lọc Kalman
• Hệ thống tự động hóa
• Ứng dụng thuật toán lọc Kalman
• Cảm biến đo độ ẩm đất
• Vi điều khiển Arduino UNO R3
• Logic mờ
• Mạng nơron
• Bộ lọc kalman mở rộng
• Robot di động
• Bài toán định vị
• Fuzzy logic
• Neural network
• Extended kalman filter
• Cảm biến IMU
• Cảm biến từ trường
• Phương pháp Euler
• Phương pháp lọc dựa trên Quaternion
• Cảm biến radar
• Hệ thống giám sát nhiên liệu
• Cảm biến radar FMP51
• Mạng neuron nhân tạo
• Bệ xy lanh khí nén
• Cân động điện tử
• Cân điện tử
• Tín hiệu cảm biến trọng lực
• Xử lý tín hiệu
• Phương pháp lọc Fir
• Động cơ đồng bộ
• Điều khiển không cảm biến động cơ đồng bộ
• Cảm biến tốc độ
• Phương trình điện áp
• lọc tín hiệu
• BỘ LỌC SỐ IIR
• xử lý tín hiệu số
• BỘ LỌC SỐ
• THUẬT TOÁN KALMAN
• Động cơ không đồng bộ
• Điều khiển động cơ không đồng bộ
• Cấu trúc điều khiển tốc độ
• Nguyên lý lọc Kalman
• Cấu trúc có tách kênh trực tiếp
• đa cảm biến
• định vị robot
• phương pháp tổng hợp cảm biến
• nghiên cứu khoa học
• Đồng hóa số liệu vệ tinh
• Mô hình WRF
• Dự báo quỹ đạo và cường độ bão
• Theo dõi cơn bão Megi
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Bộ lọc kalman
• Tính toán ước lượng đường di chuyển
• Thiết bị khảo sát
• Giải pháp định vị
• Dẫn đường quán tính
• Tham số bay
• Máy bay Iak 52
• Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao
• Nhiễu xuyên sóng mang
• Chống nhiễu xuyên sóng mang
• Nhiễu Gauss cộng tính
• Bộ lọc thích nghi Kalman
• Kênh truyền WiMAX di động
• Công nghệ 4G
• Ước lượng kênh truyền
• Hệ thống OFDM
• Điểm thu GPS
• Tọa độ điểm thu GPS di động
• Máy thu GPS
• Khoa học trái đất
• Dữ liệu vệ tinh
• Rơle bảo vệ khoảng cách
• Đặc tuyến khởi động MHO
• Dây truyền tải điện năng
• Tín hiệu dòng điện
• Cải thiện độ chính xác trong định vị
• Định vị trong nhà
• Hệ thống Massive Mimo
• Định vị sử dụng AOA truyền thống
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Tín hiệu cảm biến lực
• Xử lý nhiễu tín hiệu
• Thiết bị kéo cột sống tự động