matlab 卡尔曼滤波器 数据处理

卡尔曼滤波不大会

如果105的矩阵为A

可以用atan(A)/pi+05

不过这种归一化的方法容易使得数据间差异很小

还可以这样，

maxnum=max(max(A));

minnum=min(min(A));

B=(A-minnum)/(maxnum-minnum);%B为A归一化到(0,1)后的矩阵

1）卡尔曼滤波实际上是一个低通滤波器，通过增益系统调节滤波的带宽。你多次滤波就相当于级联了滤波器

2）能否多次滤波，要考虑你两次滤波的条件，两次同样的系数和输入的话 ，相当于再次平滑，只有第二次有额外的信息输入或者带宽比第一次小时才有明显做用。

3）一般常见的做法不是级联，而是做多组系数，通过对误差和系统状态的检验进行切换系数，可以使适应复杂的情况。

[KEST，L，P =卡尔曼（SYS，青年，护士，NN）

卡尔曼滤波器的信号模型

X（K）= A X（k-1）+ W（K） /> Y（K）= C X（K）+ V（K）

W和V上的两个W和V

E {WW“ } = QN，这是系统噪声的协方差矩阵;

E {VV'} = RN，测量噪声的协方差矩阵;

E {WV'} = NN，这一下应该从字面上相互系统的噪声和观测噪声的协方差矩阵;

白噪声均值为0，所以上述的几个值？的自相关和互相关函数;

系统给定的系统模型;

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