清华现代信号课件第3章最优滤波

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2、1清华现代信号处理得到状态方程10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理Kalman滤波器推导10/7/2021清华现代信号处理2．几个常用不相关公10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理5．Kalman增益10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理6．Riccati方程（K(n,n-1)的递推公式）10/7/20

3、21清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理Kalman预测的跟踪性能10/7/2021清华现代信号处理增益的变化曲线10/7/2021清华现代信号处理Kalman滤波器的一些推广简述10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理10/7/2021清华现代信号处理4.特殊结构(无激励动力系统)10/7/2021清华现代信号处理由这个模型出发,得到一组简化的Kalman方程,它在数学上与自适应滤波

4、器的RLS算法一一对应,由此,建立了Kalman滤波与RLS之间的联系,任河一种Kalman滤波的有效算法都可以对应得到一种RLS的实现,由此借助Kalman滤波领域的研究成果,得到一组快速自适应滤波算法.(Sayed,Kailath,1994)最优滤波的评述Wiener滤波、Kalman滤波的最优性限制高斯、非高斯问题序列蒙特卡罗方法，粒子滤波等10/7/2021清华现代信号处理