卡尔曼滤波的C函数？？
本帖最后由 caicaptain2 于 2022-3-11 10:06 编辑最近研究了一下卡尔曼滤波，参考了网上的几个文章，比如这个https://www.cnblogs.com/guiguzhixing/p/5930003.html
想实现一个简单的单个测量值的卡尔曼滤波。 根据这个文章的做法，发现了一些问题。
//标量卡尔曼滤波
typedef struct {
float x;// 系统的状态量
float A;// x(n)=A*x(n-1)+u(n),u(n)~N(0,q) 常规实现中，固定为1
float H;// z(n)=H*x(n)+w(n),w(n)~N(0,r) 常规实现中，固定为1
float q;// 预测过程噪声协方差
float r;// 测量过程噪声协方差
float p;// 估计误差协方差
float gain;//卡尔曼增益
}KalmanStructTypedef;
/**
*@function: - 卡尔曼滤波器
*@kalmanFilter:卡尔曼结构体
*@newMeasured；测量值
*返回滤波后的值 */
float kalmanFilter_filter(KalmanStructTypedef *kalmanFilter, float newMeasured)
{
/* Predict */
kalmanFilter->x = kalmanFilter->x;//%x的先验估计由上一个时间点的后验估计值和输入信息给出
kalmanFilter->p = kalmanFilter->p + kalmanFilter->q;/*计算先验均方差 p(n|n-1)=A^2*p(n-1|n-1)+q */
/* Correct */
kalmanFilter->gain = kalmanFilter->p / (kalmanFilter->p + kalmanFilter->r);
kalmanFilter->x = kalmanFilter->x + kalmanFilter->gain * (newMeasured - kalmanFilter->x); //利用残余的信息改善对x(t)的估计，给出后验估计，这个值也就是输出
kalmanFilter->p = (1 - kalmanFilter->gain) * kalmanFilter->p; //%计算后验均方差
return kalmanFilter->x;
}
这个函数运行时，使用固定的预测方差q和测量方差r，经过十几次滤波后，卡尔曼增益会成为固定的值，从而失去了滤波效果。 卡尔曼增益收敛为固定值后，比如0.01，意义就是，每次测量值的偏差都被强制缩小100倍，那么，很难根据测量数据变化的快慢大小，来动态反应输出结果。
所以，这应该是错误的卡尔曼滤波。
那么，哪位能提供一个卡尔曼滤波函数参考一下？
Github，很多，可以测测看那个效果好点。
eric2013 发表于 2022-3-11 10:13
Github，很多，可以测测看那个效果好点。
看了几个，好像就是这样的效果。 可能是因为简化后的原因，丢失了各种控制变量，预估变量造成的。 caicaptain2 发表于 2022-3-11 12:22
看了几个，好像就是这样的效果。 可能是因为简化后的原因，丢失了各种控制变量，预估变量造成的。
有没有找到合适的算法没？来一个点处理一个点，把波形变得平滑一些，可以用一阶卡尔曼滤波吗？ ssssssss 发表于 2022-3-21 08:37
有没有找到合适的算法没？来一个点处理一个点，把波形变得平滑一些，可以用一阶卡尔曼滤波吗？问题应该出在这个卡尔曼是简化版本，导致很多修正预测的丢失。
后来找了一个平滑滤波的算法，
https://www.armbbs.cn/forum.php? ... 1378&extra=page%3D1
效果待观察
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