打印
[应用方案]

卡尔曼滤波及效果

[复制链接]
3262|55
手机看帖
扫描二维码
随时随地手机跟帖
跳转到指定楼层
楼主
卡尔曼滤波结构体:type_KalmanFilter



//卡尔曼滤波结构体
typedef struct KalmanFilter
{
        float x_mea;         // 测量值
        float x_est;         // 估计值
        float e_mea;         // 测量偏差
        float e_est;         // 估计偏差
        float Kk;                  // Karlman 增益
}type_KalmanFilter;
2、初始化,为结构体成员赋值

//Kalman初始化
void Kalman_Init(type_KalmanFilter* kalmanFilter, float FirstMeaValue, float E_mea, float FirstEstValue, float E_est)
{
        kalmanFilter->x_est = FirstEstValue;
        kalmanFilter->x_mea = FirstMeaValue;
        kalmanFilter->e_est = E_est;
        kalmanFilter->e_mea = E_mea;
        kalmanFilter->Kk = Kk_calc(kalmanFilter->e_est, kalmanFilter->e_mea);
}
3、更新,把新采集到的数据作为测量输入

//Kalman更新
void Kalman_Update(type_KalmanFilter* kalmanFilter, float newMeaValue)
{
        float temp = kalmanFilter->e_est;
        kalmanFilter->x_est = kalmanFilter->x_est + kalmanFilter->Kk * (newMeaValue - kalmanFilter->x_est);
        kalmanFilter->x_mea = newMeaValue;
        kalmanFilter->Kk = Kk_calc(kalmanFilter->e_est, kalmanFilter->e_mea);
        kalmanFilter->e_est = (1 - kalmanFilter->Kk) * temp;
}
4、端口设置:包括ADC接口和DAC接口

void ad_da_init(void)
{
        //时钟配置
        rcu_periph_clock_enable(RCU_GPIOA);
        rcu_periph_clock_enable(RCU_AF);
        rcu_periph_clock_enable(RCU_ADC0);
        rcu_periph_clock_enable(RCU_DAC);

        rcu_adc_clock_config(RCU_CKADC_CKAPB2_DIV12);

        //接口配置
        gpio_init(GPIOA,GPIO_MODE_AIN,GPIO_OSPEED_50MHZ,GPIO_PIN_4);
        gpio_init(GPIOA,GPIO_MODE_AIN,GPIO_OSPEED_50MHZ,GPIO_PIN_6);

        //ADC输入配置
        adc_special_function_config(ADC0,ADC_CONTINUOUS_MODE,ENABLE);
        adc_data_alignment_config(ADC0,ADC_DATAALIGN_RIGHT);
        adc_channel_length_config(ADC0,ADC_REGULAR_CHANNEL,1);
        adc_regular_channel_config(ADC0,0,ADC_CHANNEL_6,ADC_SAMPLETIME_55POINT5);
        adc_external_trigger_config(ADC0,ADC_REGULAR_CHANNEL,DISABLE);

        adc_enable(ADC0);
        delay_ms(1);
        adc_calibration_enable(ADC0);

        //DAC输出配置
        dac_trigger_source_config(DAC0,DAC_TRIGGER_SOFTWARE);
        dac_trigger_enable(DAC0);
        dac_wave_mode_config(DAC0,DAC_WAVE_DISABLE);
        dac_output_buffer_enable(DAC0);

        dac_enable(DAC0);
        dac_data_set(DAC0, DAC_ALIGN_12B_R, (u16)1024);
    dac_software_trigger_enable(DAC0);

        //Kalman初始化
        Kalman_Init(&k, 1024, 2, 1024, 2);
}
5、滤波处理

void dsp_test(void)
{
        u16 adc_get=0;

        adc_software_trigger_enable(ADC0,ADC_REGULAR_CHANNEL);
        if(adc_flag_get(ADC0,ADC_FLAG_EOC))
        {
                adc_flag_clear(ADC0,ADC_FLAG_EOC);
                adc_get = adc_regular_data_read(ADC0);
                Kalman_Update(&k,adc_get);
        }

        printf("%d        %f        %f\r\n",adc_get,k.x_mea,k.x_est);
}
6、主函数

#include "bitband.h"
#include "led.h"
#include "systick.h"
#include "print.h"
#include "dsp_test.h"

u16 mem_infor[2]={0};
u32 uid[3]={0};


int main(void)
{
    systick_set(96);
        led_init();

        print_config(9600);

        get_mem_infor(&mem_infor[0],&mem_infor[1]);
        printf("GD32F103VKT6 Flash Size=%dKB,Sram Size=%dKB...\r\n",mem_infor[1],mem_infor[0]);
        get_uid(uid);
        printf("GD32F103VKT6 UID=%d%d%d...\r\n",uid[0],uid[1],uid[2]);

        ad_da_init();

    while(1)
        {
                dsp_test();
                delay_ms(100);
    }
}



使用特权

评论回复
沙发
jtracy3| | 2024-11-9 07:18 | 只看该作者
通过综合考虑历史数据和当前观测值,卡尔曼滤波能够在存在噪声的情况下得到较为准确的估计结果。

使用特权

评论回复
板凳
hilahope| | 2024-11-9 08:04 | 只看该作者
卡尔曼滤波算法适合实时系统,能够快速响应新的测量数据。

使用特权

评论回复
地板
mnynt121| | 2024-11-9 08:25 | 只看该作者
卡尔曼滤波的性能很大程度上取决于系统模型的准确性。如果模型与实际系统差异较大,滤波效果会受到影响。

使用特权

评论回复
5
bestwell| | 2024-11-9 13:02 | 只看该作者
通过应用卡尔曼滤波,可以使得单片机在处理复杂任务时表现出更好的性能,如更快的响应速度、更高的精度等。

使用特权

评论回复
6
albertaabbot| | 2024-11-9 15:22 | 只看该作者
卡尔曼滤波是一种递归算法,不需要存储大量的历史数据,因此可以优化单片机的资源利用。

使用特权

评论回复
7
macpherson| | 2024-11-9 16:41 | 只看该作者
虽然卡尔曼滤波是一种递归算法,但其计算复杂度仍然较高。在单片机中实现卡尔曼滤波时,需要考虑计算资源的限制,并选择合适的优化方法以降低计算复杂度。

使用特权

评论回复
8
mnynt121| | 2024-11-9 17:42 | 只看该作者
卡尔曼滤波在单片机中的应用能够显著提高传感器数据的准确性和稳定性。然而,为了充分发挥其优势,需要合理选择模型和参数,并根据实际应用需求进行优化和改进。

使用特权

评论回复
9
i1mcu| | 2024-11-9 19:17 | 只看该作者
初始化卡尔曼滤波的参数,如初始状态估计、初始协方差、过程噪声协方差、测量噪声协方差等。

使用特权

评论回复
10
nomomy| | 2024-11-9 20:16 | 只看该作者
可以融合多个传感器的数据,提高系统的鲁棒性。

使用特权

评论回复
11
yeates333| | 2024-11-9 20:50 | 只看该作者
在温度、压力等传感器数据处理中,提高控制系统的精度。

使用特权

评论回复
12
sheflynn| | 2024-11-9 22:24 | 只看该作者
通过去除噪声,卡尔曼滤波可以显著提高采集到的数据的准确性,使得数据更加接近真实值。

使用特权

评论回复
13
51xlf| | 2024-11-9 22:50 | 只看该作者
卡尔曼滤波是一种强大的信号处理工具,它在单片机应用中可以显著提高系统的性能和稳定性。通过合理的设计和实现,卡尔曼滤波可以在资源受限的嵌入式系统中发挥重要作用。

使用特权

评论回复
14
loutin| | 2024-11-10 10:49 | 只看该作者
在单片机应用中,卡尔曼滤波常用于信号处理、传感器数据融合、控制系统等领域,以提高系统的稳定性和精度。

使用特权

评论回复
15
rosemoore| | 2024-11-10 11:31 | 只看该作者
将传感器数据输入到卡尔曼滤波器中,得到滤波后的状态估计。

使用特权

评论回复
16
10299823| | 2024-11-10 12:47 | 只看该作者
实现步骤
初始化:为卡尔曼滤波器的初始状态和协方差赋值。
预测:根据系统的动态模型预测下一个时刻的状态和协方差。
更新:根据新的观测数据,更新预测的状态和协方差。
输出:将滤波后的数据输出,用于进一步的处理或显示。

使用特权

评论回复
17
jimmhu| | 2024-11-10 13:47 | 只看该作者
能够根据历史数据预测未来状态,适用于控制系统。

使用特权

评论回复
18
yorkbarney| | 2024-11-10 14:33 | 只看该作者
在动态系统中,卡尔曼滤波能够实时更新状态估计,并对系统的变化做出快速响应,从而增强系统的稳定性

使用特权

评论回复
19
janewood| | 2024-11-10 14:57 | 只看该作者
卡尔曼滤波算法主要包含预测和更新两个阶段。在预测阶段,根据上一时刻的状态估计值和系统的动态模型,预测当前时刻的状态;在更新阶段,结合当前时刻的测量值和预测值,通过计算卡尔曼增益,对预测值进行修正,得到当前时刻更准确的状态估计值。

使用特权

评论回复
20
xiaoyaodz| | 2024-11-10 15:20 | 只看该作者
卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种高效的递归滤波器,它能够从一系列包含噪声的测量值中估计动态系统的状态

使用特权

评论回复
发新帖 我要提问
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

28

主题

1488

帖子

2

粉丝