|
|
本帖最后由 jackk 于 2013-11-20 14:42 编辑
看了几天的Kalman，感觉概率和矩阵都白学了。
那个经典的温度的例子，这是目前看到的最完整细致的版本了。
看不懂，在学习。
帖子里面公式显示不了，链接如下：
http://wenku.baidu.com/view/8523cb6eaf1ffc4ffe47ac24.html
贴中源程序如下：不明觉厉。
附录：源程序
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
double frand()
{ return 2*((rand()/(double)RAND_MAX) - 0.5); //随机噪声}
void main()
{ float x_last=0;
float p_last=0.02;
float Q=0.018;
float R=0.542;
float kg;
float x_mid;
float x_now;
float p_mid;
float p_now;
float z_real=0.56;//0.56
float z_measure;
float sumerror_kalman=0;
float sumerror_measure=0;
int i;
x_last=z_real+frand()*0.03;
x_mid=x_last;
for(i=0;i<20;i++)
{ x_mid=x_last; //x_last=x(k-1|k-1),x_mid=x(k|k-1)
p_mid=p_last+Q; //p_mid=p(k|k-1),p_last=p(k-1|k-1),Q=噪声
kg=p_mid/(p_mid+R); //kg为kalman filter，R为噪声
z_measure=z_real+frand()*0.03;//测量值
x_now=x_mid+kg*(z_measure-x_mid);//估计出的最优值
p_now=(1-kg)*p_mid;//最优值对应的covariance
printf("Real position: %6.3f \n",z_real); //显示真值
printf("Mesaured position: %6.3f [diff:%.3f]\n",z_measure,fabs(z_real-z_measure)); //显示测量值以及真值与测量值之间的误差
printf("Kalman position: %6.3f [diff:%.3f]\n",x_now,fabs(z_real - x_now)); //显示kalman估计值以及真值和卡尔曼估计值的误差
sumerror_kalman += fabs(z_real - x_now); //kalman估计值的累积误差
sumerror_measure += fabs(z_real-z_measure); //真值与测量值的累积误差
p_last = p_now; //更新covariance值
x_last = x_now; //更新系统状态值
}
printf("总体测量误差 : %f\n",sumerror_measure); //输出测量累积误差
printf("总体卡尔曼滤波误差: %f\n",sumerror_kalman); //输出kalman累积误差
printf("卡尔曼误差所占比例: %d%% \n",100-(int)((sumerror_kalman/sumerror_measure)*100));
}
我现在是希望读取MMA7361加速度计的输出，串口过来的数据跳动很大。
我把帖子的代码稍微改动了一下，好像还不错。
下面的代码没做仔细的验证，风格也不好，抛砖引玉吧。
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#define ADDataCnt 10
double ADData[ADDataCnt];
void InitADData(double RealValue, unsigned int Cnt)
{
unsigned int i;
for( i =0; i < Cnt; i++)
{
ADData = RealValue + 0.2*rand()/(double)RAND_MAX - 0.1;
}
}
double KalmanFilter(unsigned int DataCnt,double *Data,double ProcessNiose_Q,double MeasureNoise_R,double InitialPrediction)
{
unsigned int i;
double R = MeasureNoise_R;
double Q = ProcessNiose_Q;
double x_last = *Data;
double x_mid = x_last;
double x_now;
double p_last = InitialPrediction;
double p_mid ;
double p_now;
double kg;
for(i=0;i<DataCnt;i++)
{
x_mid=x_last; //x_last=x(k-1|k-1),x_mid=x(k|k-1)
p_mid=p_last+Q; //p_mid=p(k|k-1),p_last=p(k-1|k-1),Q=噪声
kg=p_mid/(p_mid+R); //kg为kalman filter，R为噪声
// z_measure=z_real+frand()*0.03;//测量值
x_now=x_mid+kg*(*(Data+i)-x_mid);//估计出的最优值
p_now=(1-kg)*p_mid;//最优值对应的covariance
p_last = p_now; //更新covariance值
x_last = x_now; //更新系统状态值
}
return x_now;
}
void main()
{
unsigned int i;
double KalmanFilterReturn;
InitADData(2.1,ADDataCnt);
for(i = 0;i < ADDataCnt;i++)
printf("ADData[%d] Is : %lf\n",i,ADData);
KalmanFilterReturn = KalmanFilter(ADDataCnt,ADData,0,0.005,10);
printf("\n Kalman Output : %lf\n",KalmanFilterReturn);
while(1)
;
} |
阿莫论坛20周年了！感谢大家的支持与爱护！！
月入3000的是反美的。收入3万是亲美的。收入30万是移民美国的。收入300万是取得绿卡后回国，教唆那些3000来反美的！
|
[复制链接]
发表于 2013-11-19 20:16:59
数学还给老师了
楼主
