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濾波算法

  • 10種簡單的數字濾波算法(C語言源程序)手冊

    10種簡單的數字濾波算法(C語言源程序)手冊

    標簽: 數字濾波算法 C語言

    上傳時間: 2022-03-23

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  • 基于mpu6050的數字濾波算法

    基于mpu6050的數字濾波算法                   

    標簽: mpu6050 數字濾波

    上傳時間: 2022-03-29

    上傳用戶:默默

  • 基于小波變換的數字濾波算法

    基于小波變換的數字濾波算法                  

    標簽: 小波變換 數字濾波

    上傳時間: 2022-03-29

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  • 基于無跡卡爾曼濾波算法的鋰電池SOC估計

    應用無跡卡爾曼濾波算法(UKF)進行鋰電池的SOC估計,采用Thevenin二階RC等效電路模型,對HPPC電池脈沖充放電實驗數據進行Matlab處理,得到較為準確的模型.通過在Matlab中編寫算法程序,對不同工況的估計值與實際值進行誤差估算及對比分析,通過此算法進行SOC估計,得到該算法可有效降低系統誤差并糾正SOC的初值偏差.The non trace Calman filter (UKF) is applied to the SOC estimation of lithium battery. The Thevenin two order RC equivalent circuit model is used to process the HPPC battery pulse charge discharge experimental data by Matlab processing, and a more accurate model is obtained. By writing algorithm program in Matlab, the error estimation and comparison analysis of the estimated value and actual value of different states are carried out, and the SOC estimation is carried out by this algorithm. The algorithm can effectively reduce the system error and correct the initial value deviation of the SOC.

    標簽: 卡爾曼濾波

    上傳時間: 2022-05-03

    上傳用戶:默默

  • 粒子濾波算法及其應用

    朱志宇著,科學出版社。本書系統介紹粒子濾波算法的基本原理和關鍵技術,針對標準粒子濾波算法存在的粒子退化、計算量大的缺點介紹了多種改進的粒子濾波算法,包括基于重要性密度函數選擇的粒子濾波算法、基于重采樣技術的粒子濾波算法、基于智能優化思想的粒子濾波算法、自適應粒子濾波算法、流形粒子濾波算法等,并將粒子濾波算法應用于機動目標跟蹤、語音增強、傳感器故障診斷、人臉跟蹤等領域,最后探討了粒子濾波算法的硬件實現問題,給出了基于DSP和FPCA的粒子濾波算法實現方法。

    標簽: 粒子濾波

    上傳時間: 2022-05-28

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  • 十大濾波算法程序

    這是十大濾波算法源碼,對于開發人員非常有用,節約了大量時間,不用再做重復工作,提高開發效率,把時間精力投入到新發明研究上

    標簽: 濾波算法

    上傳時間: 2022-05-31

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  • 用Arduino做電子秤最全濾波算法(Arduino編程)

    用Arduino做電子秤最全濾波算法(Arduino編程)

    標簽: arduino 電子秤 濾波算法

    上傳時間: 2022-07-03

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  • 卡爾曼濾波算法在MPU6050中的應用與實現

    卡爾曼濾波算法在MPU6050中的應用與實現                 

    標簽: 卡爾曼濾波 MPU6050

    上傳時間: 2022-07-06

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  • 采用慣導、GPS與氣壓計數據的飛控系統高度濾波算法

    高度數據的準確獲取是飛控系統研制過程中極其重要的一環,是保證無人飛行器按照一定高程工作、平穩著陸的先決條件。但對于低成本慣性導航解算,位置漂移嚴重[],雖可通過加速度計姿態校正來抑制部分漂移,但解算出的速度與位置仍然不準確。因此需利用除慣導外的其它傳感器測量值作為位置觀測量參與濾波,在抑制位置漂移的情況下,修正速度與加速度,提高高程數據的精度。目前文獻中大多是將慣性導航作為一個整體,對慣導的三維位置及速度進行濾波。如SINS/GPS組合導航,通過組合導航對SINS速度及位置漂移進行抑制[2][3]。但是當只需要高度方向上的數據時,此種做法往往計算量大,步驟繁瑣,且整體濾波兼顧經度、緯度、高程等多個因素,反而影響了高度方向的濾波效果,且當SINS/GPS組合導航中的GPS信號較差時,得到的高度觀測量誤差也大。可見,當單一的高度傳感器觀測數據出現異常時,濾波后的高度也會出現異常。針對單傳感器無法適應復雜工作環境的缺點,本文結合GPS、氣壓計及慣導系統的優點,來抑制慣導高度方向上的發散。通過構建GPS與氣壓計數據的權重模型獲得高度方向觀測量,使用互補濾波算法融合慣導數據與求得的觀測量得到更為精確的高度觀測值。算法簡易,魯棒性好,可在嵌入式飛控板中實時運行。

    標簽: gps 氣壓計

    上傳時間: 2022-07-16

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  • AD采集濾波算法

    AD濾波算法函數模塊說明:  一、該模塊包含濾波算法有:中位值濾波、中位值平均濾波、遞推平均濾波、一階滯后濾波。用戶可根據項目不同情況選用不同的濾波算法。1.1、中位值濾波:連續采樣N次(N取奇數),把N次采樣值按大小排列,取中間值為本次有效值。適用范圍能有效克服因偶然因素引起的波動干擾,對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果。不過對流量、速度等快速變化的參數不宜。1.2、中位值平均濾波:連續采用N個數據,去掉一個最大值和一個最小值,然后計算N-2個數據的算術平均值。適用范圍:對應偶然出現的脈沖性干擾,可消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差。但是測量速度較慢, 比較浪費RAM。1.3遞推平均濾波:把連續取N個采樣值看成一個隊列,隊列的長度固定為N,每次采樣到一個新數據放入隊尾,并扔掉原來隊首的一次數據,把隊列中得N個數據進行算術平均運算,就可以獲得新的濾波結果。適用范圍:對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高,適用于高頻振蕩的系統。缺點是靈敏度低,對偶然出現的脈沖性干擾的抑制作用較差,不易消除由于脈沖干擾所引起的采樣值偏差,不適用于脈沖干擾比較嚴重的場合。1.4、一階滯后濾波:對周期性干擾具有良好的抑制作用,適用于波動頻率較高得場合。缺點就是相位滯后,靈敏度低,滯后程度取決于a的大小,不能消除濾波頻率高于采樣頻率1/2的干擾信號。本次濾波結果result=(1-a)*本次采樣值+a*上次值。a=(0~1)

    標簽: 單片機 ad采集 濾波算法

    上傳時間: 2022-07-28

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