陀螺数据卡尔曼滤波MATLAB程序

有一组陀螺数据,我也建立了AR(3)模型,现在想用MATLAB仿真进行卡尔曼滤波,谁能提供一下MATLAB程序供参考,万分感谢!!!!!

第1个回答  2016-04-29
MATLAB参考程序
1. 绘制连续系统零极点图程序
function [p,q]=sjdt(A,B)
%A:系统函数分母多项式系数向量
%B:系统函数分子多项式系数向量
%p:函数返回的系统函数极点位置行向量
%q:函数返回的系统函数零点位置行向量
p=roots(A); %求系统极点
q=roots(B);; %求系统零点
p=p'; %将极点列向量转置为行向量 q=q'; %将零点列向量转置为行向量 x=max(abs([p q])); %确定纵坐标范围 x=x+0.1;
y=x; %确定横坐标范围 clf
hold on
axis([-x x -y y]); %确定坐标轴显示范围 axis('square')
plot([-x x],[0 0]) %画横坐标轴 plot([0 0],[-y y]) %画纵坐标轴 plot(real(p),imag(p),'x') %画极点
plot(real(q),imag(q),'o') %画零点
title('连续系统零极点图') %标注标题
text(0.2,x-0.2,'虚轴')
text(y-0.2,0.2,'实轴')
2.根据连续系统零极点分布绘制系统频率响应曲线程序
function splxy(f1,f2,k,p,q)
%f1、f2:绘制频率响应曲线的频率范围(即频率起始和终止点,单位为赫兹) %p、q:系统函数极点和零点位置行向量
%k:绘制频率响应曲线的频率取样间隔
p=p';
q=q';
f=f1:k:f2; %定义绘制系统频率响应曲线的频率范围 w=f*(2*pi);
y=i*w;
n=length(p);
m=length(q);
if n==0 %如果系统无极点 yq=ones(m,1)*y;
vq=yq-q*ones(1,length(w));
bj=abs(vq);
ai=1;
elseif m==0 %如果系统无零点 yp=ones(n,1)*y;
vp=yp-p*ones(1,length(w));
ai=abs(vp);
bj=1;
else
yp=ones(n,1)*y;
yq=ones(m,1)*y;
vp=yp-p*ones(1,length(w));
vq=yq-q*ones(1,length(w));
ai=abs(vp);
bj=abs(vq);
end
Hw=prod(bj,1)./prod(ai,1);
plot(f,Hw);
title('连续系统幅频响应曲线')
xlabel('频率w(单位:赫兹)')
ylabel('F(jw)')
3. 绘制离散系统零极点图程序
function ljdt(A,B)
p=roots(A); %求系统极点
q=roots(B); %求系统零点
p=p'; %将极点列向量转置为行向量 q=q'; %将零点列向量转置为行向量 x=max(abs([p q 1])); %确定纵坐标范围
x=x+0.1;
y=x; %确定横坐标范围 clf
hold on
axis([-x x -y y]) %确定坐标轴显示范围 w=0:pi/300:2*pi;
t=exp(i*w);
plot(t) %画单位园
axis('square')
plot([-x x],[0 0]) %画横坐标轴
plot([0 0],[-y y]) %画纵坐标轴
text(0.1,x,'jIm[z]')
text(y,1/10,'Re[z]')
plot(real(p),imag(p),'x') %画极点
plot(real(q),imag(q),'o') %画零点
title('pole-zero diagram for discrete system') %标注标题
hold off
4.根据离散系统零极点分布绘制系统频率响应曲线程序
function dplxy(k,r,A,B)
p=roots(A); %求极点
q=roots(B); %求零点
figure(1)
ljdt(A,B) %画零极点图
w=0:l*pi/k:r*pi;
y=exp(i*w); %定义单位圆上的k个频率等分点 N=length(p); %求极点个数
M=length(q); %求零点个数
yp=ones(N,1)*y; %定义行数为极点个数的单位圆向量 yq=ones(M,1)*y; %定义行数为零点个数的单位圆向量 vp=yp-p*ones(1,k+1); %定义极点到单位圆上各点的向量 vq=yq-q*ones(1,k+1); %定义零点到单位圆上各点的向量
Ai=abs(vp); %求出极点到单位圆上各点的向量的模 Bj=abs(vq); %求出零点到单位圆上各点的向量的模 Ci=angle(vp); %求出极点到单位圆上各点的向量的相角 Dj=angle(vq); %求出零点到单位圆上各点的向量的相角 fai=sum(Dj,1)-sum(Ci,1); %求系统相频响应
H=prod(Bj,1)./prod(Ai,1); %求系统幅频响应
figure(2)
plot(w,H); %绘制幅频特性曲线
title('离散系统幅频特性曲线')
xlabel('角频率')
ylabel('幅度')
figure(3)
plot(w,fai)
title('离散系统的相频特性曲线')
xlabel('角频率')
ylabel('相位')本回答被网友采纳
第2个回答  2015-12-12
我正好现在在做。。。你莫非也是交大的。。。。追问

我给你发了个私信,私下请教你

史上最经典状态估计算法-卡尔曼滤波用于陀螺仪加速度计数据融合
在陀螺仪加速度计融合中,要估计平衡车的倾斜角度,可以利用卡尔曼滤波。通过对角速度积分得到旋转角度,然后使用加速度计计算重力加速度在物体局部坐标系下的投影,得到角度值作为观测值。通过按照卡尔曼滤波算法的步骤预测、更新状态和协方差矩阵,可以得到更准确的角度估计。C代码实现卡尔曼滤波算法时,需要...

卡尔曼滤波的理解以及参数调整
在SLAM中,卡尔曼滤波主要用于位置估计,因此前面所谓的估计值就是估计位置坐标,而输入的传感器数据可能包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等(可以有多个陀螺仪和码盘),最后输出的最优估计用作机器人的当前位置,供导航算法以外的其他程序调用。卡尔曼滤波的优点有:采用递归方法解决线性滤波问题,只需要...

...陀螺仪和加速度的值通过卡尔曼滤波融合。求C程序!
\/ 卡尔曼融合计算 angle_m: 加速度计测量并通过atan2(ax,ay)方法计算得到的角度(弧度值)gyro_m:陀螺仪测量的角速度值(弧度值)dt:采样时间(s)outAngle:卡尔曼融合计算出的角度(弧度值)outAngleDot:卡尔曼融合计算出的角速度(弧度值)\/ void getValue(double angle_m, double gyro_m, doubl...

卡尔曼滤波的理解以及参数调整
卡尔曼滤波的深度理解与参数调整卡尔曼滤波器,作为最优线性状态估计工具,通过数学方法整合观测数据,提供最可靠的估计状态。在移动机器人导航中,它扮演着数据融合的角色,仅需当前测量值(如码盘和陀螺仪数据)及上一状态估计,就能得出当前最优化的位置。滤波过程计算量小,适合计算机处理,优点显著。使用...

常用滤波方法
卡尔曼滤波是一种迭代过程,包括预测和更新两个步骤,其中卡尔曼增益K的计算至关重要,用于更新状态值和协方差。另外,无限 impulse response (IIR)滤波器和finite impulse response (FIR)滤波器在信号处理中也有所应用,如Matlab中的fir1函数配合汉宁窗函数实现滤波。巴特沃斯滤波器通过butter函数设置阶数n,...

MPU6050陀螺仪加速度计教程-基于stm32-数据的获取、分析
数据处理包括校准数据(零点漂移)、换算成单位(g、°\/s)、进行滤波和数据融合。互补滤波融合加速度计和陀螺仪数据得到角度值。卡尔曼滤波是一种基于概率的优化系统(滤波)的方法,利用线性系统状态方程和系统输入输出观测数据对系统状态进行最优估计。通过DMP解算四元数,得到的角度数据较可靠,但移植...

深度解析卡尔曼滤波在IMU中的使用
卡尔曼滤波就像一个动态的加权平均,根据时间变化的观测值,结合系统当前状态,逐步逼近最优状态。处理MPU6050数据时,陀螺仪精度高但易漂移,加速度计虽精度低但无明显漂移。互补滤波可暂时解决精度问题,但卡尔曼滤波效果更优。卡尔曼滤波器依赖于系统噪声模型,通常假设为高斯分布,需要测量噪声和过程噪声的...

机器人如何知道自己的姿态?一文搞懂IMU、互补滤波算法如何实战_百度...
下面的Arduino C++实现代码相对简单,将小车或MPU6050静置桌面,轻拍桌子的情况下,可以测得实际效果数据。图中白色线是陀螺仪测量角度,黄色线是加速度计数据,而红色线是互补滤波融合之后的数据,效果理想。卡尔曼滤波算法的实现将在后续文章中详细介绍。后续将持续更新高质量文章,欢迎关注、点赞、收藏以及...

...和陀螺仪结合测量目标姿态为什么要用卡尔曼滤波结合?怎样结合的...
陀螺仪产生的是模拟电压信号经单片机AD转换后成电压信号,通过计算导出角加速度;加速度传感器最终产生的角度信号;在具体工作时,加速度会因微小振动产生毛刺,这就要求用卡尔曼滤波结合陀螺仪输出的角加速度,把产生的误差降到最小,两者相互作用。具体实施时要好好的调整参数真正把二者的波形融合就行。望...

陀螺仪加速度计用卡尔曼滤波做姿态估计时,是对加速度计得出的角度做滤波...
把每次测量都互不相干的那种测量方法作为测量量,把需要通过累计计算各个测量结果的那个方法作为状态量。这样说好拗口,希望你看得懂。另外,要注意的是,测量量的系统性误差是无法被消除的。如果还有问题,可以发邮件给我:zengxin062121@163.com ...

相似回答