Kalman滤波器和Wiener滤波器的仿真与实现.ppt
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1、Kalman滤波器和Wiener滤波器的仿真与实现,Wiener滤波,所谓滤波就是从混合在一起的诸多信号中提取所要的信号。根据滤波器的输出是否为输入的线性函数,可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。滤波器研究的一个基本课题就是:如何设计和制造最佳的或最优的滤波器。所谓最佳滤波器是指能够根据某一最佳准则进行滤波的滤波器。,设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差,对该误差求均方,即为均方误差。因此均方误差越小,噪声滤除效果就越好。如果能够满足维纳霍夫方程,就可使维纳滤波器达到最佳。根据维纳霍夫方程,最佳维纳滤波器的冲激响应,完全由输入自相关函数以及输入与期望输出
2、的互相关函数 所决定。,在一定的约束条件下,其输出与一给定函数(通常称为期望输出)的差的平方达到最小,通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题。维纳滤波器又被称为最小二乘滤波器或最小平方滤波器,目前是基本的滤波方法之一。,从理论上说,维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据,不适用于实时处理。为了克服这一缺点,60 年代 Kalman 把状态空间模型引入滤波理论,并导出了一套递推估计算法,后人称之为卡尔曼滤波理论。,卡尔曼滤波,卡尔曼滤波从被提取信号有关的量测量中通过算法估计出所需信号。其中被估计信号是由白噪声激励引起的随机响应,激励源与响应之间的传递结构(系统方程)已知,量测量与被
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