TAILIEUCHUNG - Lọc Kalman - lý thuyết và thực hành bằng cách sử dụng MATLAB (P3)

The previous chapter presents methods for representing a class of dynamic systems with relatively small numbers of components, such as a harmonic resonator with one mass and spring. The results are models for deterministic mechanics, in which the state of every component of the system is represented and propagated explicitly. Another approach has been developed for extremely large dynamic systems, such as the ensemble of gas molecules in a reaction chamber. | Kalman Filtering TBicory and Practice Using FLlTKiB 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 _3 Random Processes and Stochastic Systems A completely satisfactory definition of random sequence is yet to be discovered. G. James and R. C. James Mathematics Dictionary D. Van Nostrand Co. Princeton New Jersey 1959 CHAPTER FOCUS The previous chapter presents methods for representing a class of dynamic systems with relatively small numbers of components such as a harmonic resonator with one mass and spring. The results are models for deterministic mechanics in which the state of every component of the system is represented and propagated explicitly. Another approach has been developed for extremely large dynamic systems such as the ensemble of gas molecules in a reaction chamber. The state-space approach for such large systems would be impractical. Consequently this other approach focuses on the ensemble statistical properties of the system and treats the underlying dynamics as a random process. The results are models for statistical mechanics in which only the ensemble statistical properties of the system are represented and propagated explicitly. In this chapter some of the basic notions and mathematical models of statistical and deterministic mechanics are combined into a stochastic system model which represents the state of knowledge about a dynamic system. These models represent what we know about a dynamic system including a quantitative model for our uncertainty about what we know. In the next chapter methods will be derived for modifying the state of knowledge based on observations related to the state of the dynamic system. 56 CHAPTER FOCUS 57 Discovery and Modeling of Random Processes Brownian Motion and Stochastic Differential Equations. The British botanist Robert Brown 1773-1858 reported in 1827 a phenomenon he had observed while

• 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