线性系统

Carsim2016及2019 轨迹跟踪过程中跑直线的解决方案

点击下方卡片，加入会员全年无限制学习后台（MPC各矩阵的底层逻辑、MPC纵向控制、模型验证、MPC自适应巡航控制、非线性系统如何线性化及MPC动力学跟
Jeossirey·2022-12-07 15:05

基于卡尔曼滤波的二维目标跟踪（Matlab代码实现）

摘要卡尔曼滤波是一种利用系统状态方程和观测数据来估计线性系统状态信息的最优估计算法。
wlz249·2022-12-07 07:48

《卡尔曼滤波理解及python实现》

文章目录Kalman滤波推导五个公式推导过程实现cv2.KalmanFilter自己实现轨迹预测参考链接卡尔曼滤波的简单理解及应用Kalman滤波状态估计器模型精确和随机干扰信号统计特性已知的线性系统本质
坚强的羊脂球·2022-12-07 01:08

卡尔曼滤波的理解

卡尔曼滤波概念2.卡尔曼滤波理解（1）理解例子一（2）理解例子二3.卡尔曼滤波的计算过程4.卡尔曼滤波公式理解卡尔曼滤波的5个公式和意义1.卡尔曼滤波概念卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程
非晚非晚·2022-12-07 01:37

直线型一阶倒立摆1---概念篇

一、倒立摆系统的研究目的和意义倒立摆控制系统（InvertedPendulumSystem简称IPS）是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。
NNewDay·2022-12-06 18:24

线性系统大作业——2.二阶倒立摆建模与控制系统设计（下）

文章目录7.状态观测器设计7.1.全阶观测器7.2.最小阶观测器8.基于观测器的状态反馈控制8.1.基于全阶观测器的状态反馈控制8.2.基于最小观测器的状态反馈控制9.LQR控制本文上半部分见：线性系统大作业
Cc1924·2022-12-06 18:22

线性系统大作业——2.二阶倒立摆建模与控制系统设计（上）

在平衡点附近模型线性化5.系统能控性、能观性和稳定性分析5.1.能控性分析5.2.能观性分析5.3.稳定性分析5.3.1.Routh-Hurwitz判据Lyapunov函数6.基于极点配置方法的控制器设计0.简介本文是《线性系统理论
Cc1924·2022-12-06 18:21

线性系统大作业——0.一阶和二阶倒立摆建模与控制系统设计

问题与总结3.1.数学建模问题3.2.二阶倒立摆的观测器设计4.参考资料1.建模参考上面说的那篇硕士论文2.观测器控制器设计参考5.文件格式转化0.摘要本文将针对一阶倒立摆和二阶倒立摆系统，对其利用《线性系统理论
Cc1924·2022-12-06 18:47

【冰糖R语言】求逆矩阵 solve() ginv()

，在其文档中是如此介绍的：solve(a,b,...)是用来求解a%*%x=b的，但是当参数b省略时，b会被设为单位矩阵，此时solve()返回a的逆如果a是不可逆的，那么solve()将会报错，提示线性系统正好是奇异的当
冰糖不在家·2022-12-06 14:32

【回归预测】MATLAB 实现基于BP神经网络的多变量回归预测

它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统。具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，特别适合于因果关系复杂的非确定性推理、判断、识别和分类等问题。
阿飞_Y·2022-12-06 07:09

【LSSVM回归预测】人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM数据回归预测【含Matlab源码 2213期】

⛄一、人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM简介1最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进算法[9,10],它将SVM算法中的不等式约束转化为等式约束,采用最小二乘线性系统作为损失函数代替支持向量机所采用的二次规划方法
Matlab领域·2022-12-06 06:34

【自适应滤波】基于FxLMS的样条自适应滤波算法分析（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述在本文中，使用最新的基于自适应样条滤波器的滤波器来识别非线性系统。这些类型的滤波器属于一类线性参数非线性自适应滤波器。
荔枝科研社·2022-12-05 17:42

Error-State Kalman Filter理解与公式推导

目录直接法与间接法滤波ESKF公式推导VINS中对于ESKF的使用直接法与间接法滤波卡尔曼滤波作为一种贝叶斯滤波的具体实现被广泛应用于状态估计问题中，其优势与特点这里就不再赘述了，而众所周知的是，卡尔曼滤波只能应用于线性系统中
m米咔00·2022-12-05 13:47

滤波算法_扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman filter)_全网最详细的数学推导_Part1

1、简单复习标准卡尔曼滤波的五大公式对于线性系统，{xk=Axk−1+Buk+wk−1zk=Hxk+vk\left\{\begin{array}{l}{{\bf{x}}_k}{\bf{=A}}{{\bf
江湖上都叫我秋博·2022-12-05 13:17

matlab神经网络43个案例PDF,matlab神经网络预测模型

MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优
普通网友·2022-12-05 09:13

什么是冲激函数、时域卷积、冲激响应以及频响曲线

1，线性时不变系统和非线性时变系统1.1线性时不变系统线性时不变系统就是同时满足线性系统和时不变系统。1.线性系统系统的输入输出之间满足线性叠加原理的系统称为线性系统。
王小二_Leon·2022-12-03 06:58

Logistic映射的简单理解

混沌是非线性动力系统的固有特性，是非线性系统普遍存在的现象。最耳熟能详的混乱现象莫过于蝴蝶效应。这是美国气象学家爱德华·洛伦
Atarasin·2022-12-03 06:18

基于粒子群优化的神经网络PID控制(Matlab)代码实现

摘要传统比例-积分-微分（ProportionIntegralDerivative,PID）控制器存在参数整定困难，不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题，提出一种基于粒子群算法（ParticleSwarmOptimization
wlz249·2022-12-02 16:19

信号与线性系统分析_时频域分析的一些常用概念补充（线性时不变系统、卷积、冲激响应、窗函数等）...

1.相加性和齐次性由于这两个概念是线性系统必须满足的两个条件，所以放在一起来说。这两个概念很好理解，是符合大众日常认知的。用一个不太恰当的比喻，大概就是“等价交换”。
weixin_39970855·2022-12-02 16:48

卡尔曼滤波MATLAB实现

卡尔曼滤波卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。
FL17171314·2022-12-01 08:53

MATLAB卡尔曼滤波-实例

来源于B站老师：DR_CAN卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。
随机惯性粒子群·2022-12-01 08:52

卡尔曼滤波三

扩展卡尔曼滤波(EKF)我们之前的系统考虑的都线性的系统，在线性系统中，我们证明了卡尔曼滤波是最优的！如果是非线性呢？我们又该如何处理的呢？
The_MMM·2022-12-01 08:08

神经网络：多层感知器-MLP

处理复杂的多输入、多输出非线性系统，神经网络要解决的基本问题是分类问题。
易冷cheng·2022-11-30 17:56

cmac神经网络 matlab,基于CMAC 神经网络的PID 控制.pdf

PIDControlSystemBasedonCMACNeuralNetwork洪云飞陈孚付兴武Hong,YunfeiChen,FuFu,Xingwu摘要：提出利用CMAC神经网络与PID的特征的近似值，然后用它产生合适的控制信复合控制，实现非线性系统控制
Windsor Wong·2022-11-30 16:59

KF和EKF的理解

EKF通过雅克比和偏导数近似非线性模型，但是忽略了高阶导数,EKF的中心思想就是将非线性系统线形化后再做KF处理。Kalman滤波分为2个步骤，预测(predict)和校正(
mhrobot·2022-11-30 13:18

有色噪声干扰下Hammerstein非线性系统两阶段辨识

摘要:针对实际工业过程中普遍存在有色噪声，提出了有色噪声干扰下Hammerstein非线性系统两阶段辨识方法。采用设计的组合式信号实现Hammerstein系统各模块参数辨识分离，简化了辨识过程。
米朵儿技术屋·2022-11-30 12:31

matlab试判断稳定性,MATLABsimulink稳定性分析时域分析

1、1,7.1,控制系统的稳定性分析,1,利用极点判断系统的稳定性,判断一个线性系统稳定性的一种最有效的,方法是直接求出系统所有的极点，然后根据极,点的分布情况来确定系统的稳定性,2,系统特征方程的一般形式为
异域拾荒人·2022-11-30 07:37

Matlab·Simulink的使用—【Simulink仿真基础】

〇)前言(一)Simulink的启动(二)系统仿真模型的创建(三)仿真参数的设置(〇)前言Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统
rizon886·2022-11-30 07:36

bp神经网络预测模型优点,bp神经网络优化算法

matlab的遗传算法优化BP神经网络对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。
普通网友·2022-11-27 22:12

单位脉冲（冲激）响应与频率响应

1.线性时不变系统（1）线性系统：满足可加性和比例性（齐次性）的系统。令y(t)为系统对输入x(t)的响应：比例性：ay(t)为该系统对ax(t)的响应，其中a为复常数。可加性：为该系统对的响应。
穆杉逐云·2022-11-27 16:43

LQR算法基本原理

基本内容LQR(linearquadraticregulator)：线性二次型控制器对象：现代控制理论中以状态空间形式给出的线性系统。目标函数：对象状态和
岱哥带·2022-11-26 15:50

FIR数字滤波器在MATLAB中的实现

1背景在线性系统中，信号滤波过程一般定义为，当输入波形通过一个系统时，对它作一个线性运算，在时间域上这种变换如像内插，外插微分和积分，在频率域上这种变换则如低通滤波或平滑，带通滤波，谱设计和谱分析。
matlab汪汪队·2022-11-26 02:30

随机数字信号处理期末大报告——基于卡尔曼滤波的自由落体运动目标跟踪MATLAB实现

docx-机器学习文档类资源-CSDN下载程序包及所需数据下载targettrackingusingkalman.zip一、实验题目基于卡尔曼滤波的自由落体运动目标跟踪二、实验原理卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程
LIsaWinLee·2022-11-25 21:29

现代信号处理——高阶统计分析（非高斯信号与线性系统）

概率密度分布为非正态分布的信号统称非高斯信号。高斯信号的高阶累积量恒等于零，而非高斯信号一定存在某个高阶的累积量不恒为零。一、亚高斯与超高斯信号定义6.4.1：实信号x(t)的斜度(skewness)定义为峰度（kurtosis）定义为而称为归零化峰度。对于任何一个信号，若其斜度等于零，则其三阶累积量恒等于零。斜度等于零意味着信号服从对称分布，而斜度不等于零的信号必定服从非对称分布。换言之，斜度实
清泉_流响·2022-11-25 14:53

单层感知器与线性神经网络

第3章单层感知器与线性神经网络3.1生物神经网络一个多输入单输出非线性系统的动态过程3.2单层感知器3.2.1单层感知器介绍f(x)称为激活函数，可以理解为信号在轴突上进行的线性或非线性变化。
T.S.G·2022-11-25 08:24

高斯分布相乘、积分整理

高斯分布相乘、积分整理文章包括的内容有：[x]一元高斯分布相乘的分布[x]多元高斯分布相乘的分布[]一元高斯的卷积分布[x]应用：对多元高斯分布的参数推断[x]应用：高斯线性系统的推导前三部分的参考文献
weixin_30367543·2022-11-24 16:25

高斯分布的乘积与卷积

随着贝叶斯统计学的广泛应用，相乘的高斯分布（高斯先验）等形式也出现在公式中，例如高斯线性系统，本文就这些形式进行说明。
scott198510·2022-11-24 16:14

目录-图像处理分析与机器视觉

第1章引言1.1总结1.2习题1.3参考文献第2章数字图像及其性质2.1基本概念2.1.1图像函数2.1.2狄拉克（Dirac）分布和卷积2.1.3傅里叶变换2.1.4作为随机过程的图像2.1.5作为线性系统的图像
小登老师·2022-11-24 15:07

Matlab直线一级倒立摆控制方法研究

1研究背景倒立摆是一个开环不稳定的强非线性系统，其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处，目的在于使得摆杆处于临界稳定状态，是进行控制理论研究的典型实验平台。
studyer_domi·2022-11-24 05:19

视觉SLAM⑨后端Ⅰ(KF、EKF、非线性优化)

目录9.0本章内容9.1概述9.1.1状态估计的概率解释9.1.2线性系统和KF9.1.3非线性系统和EKF9.1.4EKF的讨论9.2BA与图优化9.2.1投影模型和BA代价函数9.2.2BA的求解9.2.3
Courage2022·2022-11-24 03:00

模糊控制简介及数学基础 （模糊集合、隶属函数）

模糊控制核心是模糊规则，模糊控制中的只是表示、模糊规则和推理均建立在人的成熟经验之上）；易构造（单片机、工业计算机、专用模糊控制芯片等均可以构造）；鲁棒性好（可适用于模型参数不确定或波动较大的线性和非线性系统的控制
ksjz123·2022-11-24 01:37

卡尔曼滤波算法应用

Kalman计算公式和opencv对应关系Kalman代码参数Kalman代码步骤Kalman五大过程示意图Kalman参数调整Kalman算法简介1.卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程
bblingbbling·2022-11-24 01:36

S-MJLs和网络动态系统的分析与综合

其中一类重要的跳变系统是离散事件间的线性演化的跳变系统；这类系统被称之为跳变线性系统。一种常用的分析方法是用随机过程的方法来描述离散事件的序列、开关和统计特性。
hello我是小菜鸡·2022-11-23 23:43

目标常用跟踪算法——PLKF篇

目录1.伪线性卡尔曼滤波算法1.1伪线性卡尔曼滤波算法简单介绍1.2伪线性卡尔曼滤波算法流程1.3伪线性卡尔曼滤波算法仿真分析2.参考文献1.伪线性卡尔曼滤波算法1.1伪线性卡尔曼滤波算法简单介绍对于非线性系统
Nickyfks·2022-11-22 19:16

Kalman滤波通俗理解+实际应用

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
南叔先生·2022-11-22 07:51

卡尔曼滤波算法总结

自己学习整理卡尔曼滤波算法，从放弃到精通kaerman滤波算法卡尔曼滤波是非常经典的预测追踪算法，是结合线性系统动态方程的维纳滤波，其实质是线性最小均方差估计器，能够在系统存在噪声和干扰的情况下进行系统状态的最优估计
miraito_wa·2022-11-22 07:18

VSLAM14T-6-非线性优化

目标：理解最小二次法理解高斯牛顿、levenburg-Marquadt下降测录俄学习Ceres和g2o问题给定观测方程和运动方程进行状态估计情况：最简单情况：线性系统、高斯噪声（卡尔曼解决）复杂情况：非线性系统
kuizhao8951·2022-11-22 01:03

C++ opencv图像卷积操作

1.卷积概念首先我们先说一下卷积卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，其物理意义是描述当信号激励一个线性时不变系统后发生的变化。（1）连续时间信号的卷积：对连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算。
打酱油的；·2022-11-21 21:35

手撕《现代信号处理》——通俗易懂的现代信号处理章节详解集合

CSDN博客第二节：现代信号处理——平稳随机信号_清泉_流响的博客-CSDN博客第三节：现代信号处理——平稳随机信号的功率谱密度_清泉_流响的博客-CSDN博客第四节：现代信号处理——平稳随机信号通过线性系统
清泉_流响·2022-11-20 11:35

最小二乘法在ISP CCM标定中的简介

开篇提出的问题，可以简化为：寻找线性组合满足以下线性系统。1.
大熊背·2022-11-20 09:32
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