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卡爾曼c(diǎn)語(yǔ)言代碼

  • 電池模型辨識

    鋰電池離線辨識方法,論文,在確定二階RC 等效電路模型的基礎上, 采用漸衰記憶的遞推最小二乘算法和擴展卡爾曼濾波算法對模型參數與 SOC 在線聯合估算。經過實驗與仿真驗證,

    標簽: 鋰電池 仿真

    上傳時間: 2016-01-21

    上傳用戶:zxljj3825

  • UKF,EKF,PF

    卡爾曼濾波的程序,里面有跟蹤點的,算法有UKF,EKF,PF,蠻好用的。。。。。。。。

    標簽: 卡爾曼濾波

    上傳時間: 2016-04-10

    上傳用戶:roy0924

  • kalman filter

    不同狀態維度卡爾曼濾波器MATLAB代碼,帶詳細注釋。

    標簽: 狀態估計 卡爾曼濾波器

    上傳時間: 2016-04-10

    上傳用戶:3552746251

  • 卡爾曼濾波

    最簡單的阿爾法 貝塔 伽馬 濾波程序   設置了初值 和真實值  并對真實值和估計值進行了比較

    標簽: 卡爾曼濾波

    上傳時間: 2016-10-21

    上傳用戶:260970449

  • 批處理感知器算法

    批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3;     1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0;     1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2;     1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數 n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0)     k=k+1;     y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本     a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a     if k >= 250         break     end end if k<250     disp(['a為:',num2str(a)])      disp(['k為:',num2str(k)]) else      disp(['在250步以內沒有收斂,終止']) end %判決面:x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)

    標簽: 批處理 算法matlab

    上傳時間: 2016-11-07

    上傳用戶:a1241314660

  • 鋰電池SOC估算

    基于擴展卡爾曼濾波實現的鋰電池SOC估算

    標簽: SOC 鋰電池

    上傳時間: 2017-05-10

    上傳用戶:到底奚不奚

  • PMSM控制

    PMSM入門必看!!!!!!!!!!1,卡爾曼濾波無位置傳感器控制

    標簽: PMSM 控制

    上傳時間: 2017-07-18

    上傳用戶:MIAOMAOYU

  • Kalman_Filtering_Theory_and_Practice_Using_MATLAB

    內包含卡爾曼濾波器的詳細介紹,為卡爾曼濾波器的學習提供幫助。

    標簽: 卡爾曼濾波器 MATLAB

    上傳時間: 2017-11-06

    上傳用戶:zyymary

  • UKF應用于GPS-IMU組合導航系統的MATLAB代碼

    無跡卡爾曼濾波UKF在組合導航中應用的MATLAB仿真代碼

    標簽: GPS-IMU MATLAB UKF

    上傳時間: 2017-12-29

    上傳用戶:007amw

  • 官廳水庫消落帶土壤有機質空間分布特征 宮

    :消落帶土壤由于在水陸交替的特殊生境和復雜的地球化學共同作用下形成,具有獨特的理化性質和生態功能。各營養鹽 含量在時間和空間上具有較高的變異性,土壤中有機質的分布及遷移和轉化均受到復雜的影響。針對官廳水庫流域上游媯水 河段消落帶,選擇典型消落帶落水區,對該區土壤有機質含量的時空分布特征進行研究。結果表明:1)研究區消落帶土壤有機 質含量較為貧瘠,變化范圍在1.64—26∥蠅之間,平均值僅為13.169/kg,變異系數達50.59%。說明消落帶由于季節性干濕交 替的特殊水文條件的影響,土壤養分的分布具有較高的空間異質性。淹水頻繁區有機質含量平均值為15.74∥婦,高于長期出 露區的10.12∥k,且變異系數為41.38%,小于長期出露區的54.98%。說明淹水頻繁區對土壤養分的持留能力更強,且周期性 的淹水條件使得研究區近岸具有相似的生境類型,不同采樣點土壤有機質含量的差異相對較小。2)不同植物群落下.蘆葦和 香蒲群落土壤有機質含量最高,平均值為17.089/kg;含量最低的是以小葉楊和白羊草為主的中旱生植物帶,平均值為9.12,∥ kg;其次是酸模葉蓼、大刺兒菜為優勢物種的濕生植物帶,土壤有機質含量平均值為15.499/kg。3)不同土壤層次有機質含量差 異較大,總體變化趨勢均由表層向下逐漸減少,各層之間體現出顯著差異性(P<0.05)。研究區土壤C/N變化范圍在1.64— 18.95,平均值為8.95。說明研究區土壤碳氮比相對較低,有機質的腐殖化程度較高,且長期出露區土壤有機質更容易發生分 解,C的累積速度遠小于N。土壤C/N垂直分布大致呈先增大后減小趨勢,在30cm處達到最大值,而后隨著土壤深度的增加逐 漸減小。4)消落帶土壤有機質分布的影響因素分析中,土壤有機質與全磷呈極顯著正相關,相關系數為0.62(P<0.01):與土壤 全氮和C/N呈顯著正相關(R=0.57,O.60;P<0.05)。這說明研究區土壤全磷、全氮、C/N和有機質明顯具有相同的變化趨勢.和 有機質存在相互影響。其次,土壤有機質和濕度在呈顯著負相關(R=一O.51;P<0.05),表明研究區土壤濕度對有機質含量具有 顯著的影響。氣候因子中,溫度對研究區土壤有機質的分布具有顯著的影響,相關系數為一0.51(P<0.05)。植被因子中.植被 覆蓋度和土壤有機質含量呈顯著正相關,相關系數為0.64,表明植被因子也是影響土壤有機質分布的重要因素之一。

    標簽: 水庫 分布 特征

    上傳時間: 2018-08-13

    上傳用戶:閩外莯莯

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