Als «state-space» getaggte Fragen

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Wie funktioniert die Kaskadierung von Biquad-Abschnitten für Filter höherer Ordnung?
Ich versuche, einen IIR-Filter 8. Ordnung zu implementieren, und jeder Anwendungsbericht und jedes Lehrbuch, das ich gelesen habe, besagt, dass es am besten ist, Filter mit einer Ordnung von mehr als 2 als Abschnitte zweiter Ordnung zu implementieren. Ich habe tf2sosin MATLAB die Koeffizienten für Abschnitte zweiter Ordnung ermittelt, wodurch …
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Ist ein Kalman-Filter zum Filtern der Positionen projizierter Punkte unter Berücksichtigung der Euler-Winkel des Erfassungsgeräts geeignet?
Mein System ist das folgende. Ich benutze die Kamera eines Mobilgeräts, um ein Objekt zu verfolgen. Durch diese Verfolgung erhalte ich vier 3D-Punkte, die ich auf den Bildschirm projiziere, um vier 2D-Punkte zu erhalten. Diese 8 Werte sind aufgrund der Erkennung etwas verrauscht. Ich möchte sie filtern, um die Bewegung …


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Ausgangsbedingungen für im Zustandsraum beschriebene Systeme - LTI oder nicht?
Angenommen, wir haben ein System von x˙(t)y(t)=Ax(t)+Bu(t)=Cx(t)+Du(t)x˙(t)=Ax(t)+Bu(t)y(t)=Cx(t)+Du(t)\begin{aligned} \dot{x}(t) &= Ax(t) +Bu(t) \\ y(t) &= Cx(t)+Du(t) \end{aligned} Dabei sind die Zustandsvariablen, die Ausgabe und die Eingabe. Alle Matrizen sind konstant. Die gleiche Frage gilt für den Einzelfallx(t)x(t)x(t)y(t)y(t)y(t)u(t)u(t)u(t) x[n+1]y[n]=Ax[n]+Bu[n]=Cx[n]+Du[n]x[n+1]=Ax[n]+Bu[n]y[n]=Cx[n]+Du[n]\begin{aligned} x[n+1] &= Ax[n] +Bu[n] \\ y[n] &= Cx[n]+Du[n] \end{aligned} Es ist bekannt, dass …

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Kann sich ein Zustandsraummodell im Laufe der Zeit ändern?
Ich habe mit Zustandsraummodellen in Bezug auf die Kalman-Schätzung gearbeitet. Hier habe ich immer Zustandsraummodelle mit fester Zustandsgröße über die Zeit gesehen, dh die Zustandsübergangsmatrix ist quadratisch. Definieren wir zum Beispiel: xt+1=Atxt+Btutyt=Ctxt+Dtvtxt+1=Atxt+Btutyt=Ctxt+Dtvtx_{t+1} = A_t x_t + B_t u_t\\ y_t = C_t x_t + D_t v_t Dann AtAtA_t ist n×nn×nn \times …
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