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- ¿Qué es el filtro discreto de Kalman??
- ¿Qué es un filtro lineal de Kalman??
- ¿El filtro Kalman es un filtro lineal??
- Cómo implementar el filtro Kalman en MATLAB?
¿Qué es el filtro discreto de Kalman??
La función discreta de filtro de Kalman calcula las estimaciones de estado predichas, las estimaciones del estado corregido, las ganancias correspondientes utilizadas para calcular estas estimaciones y las covarianzas de error de predicción y estimación asociadas correspondientes a estas estimaciones. Esta función también calcula la salida estimada.
¿Qué es un filtro lineal de Kalman??
El filtro lineal de Kalman (TrackingKF) es un algoritmo óptimo y recursivo para estimar el estado de un objeto si el sistema de estimación es lineal y gaussiano. Un sistema de estimación es lineal si tanto el modelo de movimiento como el modelo de medición son lineales.
¿El filtro Kalman es un filtro lineal??
El filtro Kalman, como se publicó originalmente, es un algoritmo lineal; Sin embargo, todos los sistemas en la práctica no son lineales hasta cierto punto. Poco después de que se desarrolló el filtro Kalman, se extendió a sistemas no lineales, lo que resultó en un algoritmo ahora llamado filtro Kalman 'extendido', o EKF.
Cómo implementar el filtro Kalman en MATLAB?
Use el comando kalman para diseñar el filtro. [kalmf, l, ~, mx, z] = kalman (sys, q, r); Este comando diseña el filtro Kalman, Kalmf, un modelo de espacio de estado que implementa la actualización de tiempo y las ecuaciones de actualización de medición. Las entradas del filtro son la entrada de la planta U y la ruidosa salida de la planta y.
