鋰電池離線辨識方法，論文，在確定二階RC 等效電路模型的基礎(chǔ)上, 采用漸衰記憶的遞推最小二乘算法和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對模型參數(shù)與 SOC 在線聯(lián)合估算。經(jīng)過實驗與仿真驗證,
上傳時間： 2016-01-21
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卡爾曼濾波的程序，里面有跟蹤點的，算法有UKF,EKF,PF，蠻好用的。。。。。。。。
標(biāo)簽： 卡爾曼濾波
上傳時間： 2016-04-10
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不同狀態(tài)維度卡爾曼濾波器MATLAB代碼，帶詳細(xì)注釋。
上傳時間： 2016-04-10
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最簡單的阿爾法 貝塔 伽馬 濾波程序 設(shè)置了初值 和真實值 并對真實值和估計值進(jìn)行了比較
標(biāo)簽： 卡爾曼濾波
上傳時間： 2016-10-21
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批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3; 1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0; 1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2; 1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規(guī)范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數(shù) n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0) k=k+1; y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本 a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a if k >= 250 break end end if k<250 disp(['a為：',num2str(a)]) disp(['k為：',num2str(k)]) else disp(['在250步以內(nèi)沒有收斂，終止']) end %判決面：x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)
上傳時間： 2016-11-07
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基于擴(kuò)展卡爾曼濾波實現(xiàn)的鋰電池SOC估算
上傳時間： 2017-05-10
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PMSM入門必看！！！！！！！！！！1，卡爾曼濾波無位置傳感器控制
上傳時間： 2017-07-18
上傳用戶：MIAOMAOYU
內(nèi)包含卡爾曼濾波器的詳細(xì)介紹，為卡爾曼濾波器的學(xué)習(xí)提供幫助。
標(biāo)簽： 卡爾曼濾波器 MATLAB
上傳時間： 2017-11-06
上傳用戶：zyymary
無跡卡爾曼濾波UKF在組合導(dǎo)航中應(yīng)用的MATLAB仿真代碼
上傳時間： 2017-12-29
上傳用戶：007amw
：消落帶土壤由于在水陸交替的特殊生境和復(fù)雜的地球化學(xué)共同作用下形成，具有獨特的理化性質(zhì)和生態(tài)功能。各營養(yǎng)鹽 含量在時間和空間上具有較高的變異性，土壤中有機(jī)質(zhì)的分布及遷移和轉(zhuǎn)化均受到復(fù)雜的影響。針對官廳水庫流域上游媯水 河段消落帶，選擇典型消落帶落水區(qū)，對該區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)含量的時空分布特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明：1)研究區(qū)消落帶土壤有機(jī) 質(zhì)含量較為貧瘠，變化范圍在1．64—26∥蠅之間，平均值僅為13．169／kg，變異系數(shù)達(dá)50．59％。說明消落帶由于季節(jié)性干濕交 替的特殊水文條件的影響，土壤養(yǎng)分的分布具有較高的空間異質(zhì)性。淹水頻繁區(qū)有機(jī)質(zhì)含量平均值為15．74∥婦，高于長期出 露區(qū)的10．12∥k，且變異系數(shù)為41．38％，小于長期出露區(qū)的54．98％。說明淹水頻繁區(qū)對土壤養(yǎng)分的持留能力更強(qiáng)，且周期性 的淹水條件使得研究區(qū)近岸具有相似的生境類型，不同采樣點土壤有機(jī)質(zhì)含量的差異相對較小。2)不同植物群落下．蘆葦和 香蒲群落土壤有機(jī)質(zhì)含量最高，平均值為17．089／kg；含量最低的是以小葉楊和白羊草為主的中旱生植物帶，平均值為9．12，∥ kg；其次是酸模葉蓼、大刺兒菜為優(yōu)勢物種的濕生植物帶，土壤有機(jī)質(zhì)含量平均值為15．499／kg。3)不同土壤層次有機(jī)質(zhì)含量差 異較大，總體變化趨勢均由表層向下逐漸減少，各層之間體現(xiàn)出顯著差異性(P<0．05)。研究區(qū)土壤C／N變化范圍在1．64— 18．95，平均值為8．95。說明研究區(qū)土壤碳氮比相對較低，有機(jī)質(zhì)的腐殖化程度較高，且長期出露區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)更容易發(fā)生分 解，C的累積速度遠(yuǎn)小于N。土壤C／N垂直分布大致呈先增大后減小趨勢，在30cm處達(dá)到最大值，而后隨著土壤深度的增加逐 漸減小。4)消落帶土壤有機(jī)質(zhì)分布的影響因素分析中，土壤有機(jī)質(zhì)與全磷呈極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0．62(P<0．01)：與土壤 全氮和C／N呈顯著正相關(guān)(R=0．57，O．60；P<0．05)。這說明研究區(qū)土壤全磷、全氮、C／N和有機(jī)質(zhì)明顯具有相同的變化趨勢．和 有機(jī)質(zhì)存在相互影響。其次，土壤有機(jī)質(zhì)和濕度在呈顯著負(fù)相關(guān)(R=一O．51；P<0．05)，表明研究區(qū)土壤濕度對有機(jī)質(zhì)含量具有 顯著的影響。氣候因子中，溫度對研究區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)的分布具有顯著的影響，相關(guān)系數(shù)為一0．51(P<0．05)。植被因子中．植被 覆蓋度和土壤有機(jī)質(zhì)含量呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0．64，表明植被因子也是影響土壤有機(jī)質(zhì)分布的重要因素之一。
上傳時間： 2018-08-13
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