Bộ Lọc Kalman – Giải Pháp Chống Nhiễu Tuyệt Vời Cho Mọi Dự án Sử Dụng Cảm Biến

Có phải bạn đang tìm kiếm chủ đề về => Bộ Lọc Kalman – Giải Pháp Chống Nhiễu Tuyệt Vời Cho Mọi Dự án Sử Dụng Cảm Biến phải ko? Nếu đúng tương tự thì mời bạn xem nó ngay tại đây. Xem thêm các bài viết hay khác tại đây => Tin Tức

Phương pháp này được đề xuất vào năm 1960 bởi một nhà khoa học tên là Kalman.

Để chứng minh hiệu quả của phương pháp này, chúng tôi sẽ có một bài rà soát mô phỏng như sau.

Bạn đang xem: bộ lọc kalman

float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infotln (u); }

Tải mã cho arduino và sau đó mở cổng máy vẽ tiếp nối để xem nó dưới dạng đồ thị:

Kết quả hiển thị trên máy vẽ tiếp nối:

Quan sát đoạn mã trên, chúng ta thấy một cái gì đó như thế này:

Xem thêm: Pin iphone sụt dung lượng tối đa nhanh chóng

Gọi u0 = 100.0 là trị giá thực của nhân vật, cũng là trị giá nhưng chúng ta muốn lấy, vì u0 là hằng số, (nếu ko có nhiễu). Lý tưởng nhất là trên đồ thị, chúng ta sẽ có một đường thẳng song song với trục thời kì t.

Thông thường, tiếng ồn chỉ dao động trong vòng e = ± 10% trị giá thực được coi là rất ồn.

Để tăng độ khó, tôi cố tình cho e = ± 100% u0 với hàm Random, khiến trị giá đo được hoàn toàn nhiễu và hầu như khó tích lũy và tính toán sau này.

Sử dụng Kalman. lọc

Như đã thỏa thuận, trên thực tiễn u0 là một trị giá nhưng chúng ta ko biết, việc sử dụng một bộ lọc sẽ phải giúp chúng ta loại trừ nhiễu, lúc đó trị giá đo được phải gần vạch u0 = 100 hơn.

Vì đây là mô phỏng nên trị giá u0 cần được đưa ra (chỉ bạn và bạn biết) để có thể xác minh tính đúng mực của kết quả trước và sau lú>Sử dụng Kalman. lọc lọc arduino)

So với đoạn mã trên, đoạn mã này chỉ cần thêm một dòng lệnh duy nhất:

Gọi u_kalman là trị giá đo được đã qua bộ lọc Kalman:

Xem thêm: Những món ăn đơn giản dễ làm

u_kalman = bo_loc.updateEstim (u);

Mã số

#bao gồm SimpleKalmanFilter bo_loc (2, 2, 0,001); float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) float u_kalman; // giá đã lọc nhiễu void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infot (u); hoigi.infot (“,”); u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u); hoigi.infot (u_kalman); hoigi.infotln (); }

Và đây là kết quả lúc sử dụng các bộ lọ>Mã sốlazyloaded="1" width="926" height="548" src="http://k3.arduino.vn/img/2017/02/23/0/3571_81215469-1487852902-0-da-loc.png" alt=""/>

Đường màu xanh lam: u.

Dòng màu vàng: u_kalman.

Ngừng lại một tí để quan sát đồ thị, bạn sẽ đồng ý với tôi rằng thuật toán lọc Kalman rất hiệu quả, có những thời khắc nhiễu tích tụ tới biên cực đại (± 100% u0). nhưng trị giá vẫn khá gần với dòng u0.

Xếp tầng các bộ lọc cho kết quả chuẩn xác hơn, tất nhiên sau hơn 1 thời kỳ nó sẽ phản hồi

#bao gồm SimpleKalmanFilter bo_loc (2, 2, 0,001); float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) float u_kalman; // giá đã lọc nhiễu void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infot (u); hoigi.infot (“,”); u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u); // Tầng 1 u_kalman = hoigi.infoteEstim (u_kalman); // Tầng 2 u_kalman = hoigi.infoteEstim (u_kalman); // Tầng 3 u_kalman = hoigi.infoteEstimate >Xếp tầng các bộ lọc cho kết quả chuẩn xác hơn, tất nhiên sau hơn 1 thời kỳ nó sẽ phản hồi

Nếu bạn còn nghi ngờ kết quả giống tôi, hãy copy mã và test thử cho tôi, thật khó tin phải ko nào! ^^

Đọc thêm: Bộ định tuyến Wifi TP-Link Deco M5 3 Pack AC1300 Mesh White


Thông tin thêm

Bộ Lọc Kalman – Giải Pháp Chống Nhiễu Tuyệt Vời Cho Mọi Dự án Sử Dụng Cảm Biến

Phương pháp này được đề xuất vào năm 1960 bởi một nhà khoa học tên là Kalman.

Để chứng minh hiệu quả của phương pháp này, chúng tôi sẽ có một bài rà soát mô phỏng như sau.

Bạn đang xem: bộ lọc kalman

float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infotln (u); }

Tải mã cho arduino và sau đó mở cổng máy vẽ tiếp nối để xem nó dưới dạng đồ thị:

Kết quả hiển thị trên máy vẽ tiếp nối:

Quan sát đoạn mã trên, chúng ta thấy một cái gì đó như thế này:

Xem thêm: Pin iphone sụt dung lượng tối đa nhanh chóng

Gọi u0 = 100.0 là trị giá thực của nhân vật, cũng là trị giá nhưng chúng ta muốn lấy, vì u0 là hằng số, (nếu ko có nhiễu). Lý tưởng nhất là trên đồ thị, chúng ta sẽ có một đường thẳng song song với trục thời kì t.

Thông thường, tiếng ồn chỉ dao động trong vòng e = ± 10% trị giá thực được coi là rất ồn.

Để tăng độ khó, tôi cố tình cho e = ± 100% u0 với hàm Random, khiến trị giá đo được hoàn toàn nhiễu và hầu như khó tích lũy và tính toán sau này.

Sử dụng Kalman. lọc

Như đã thỏa thuận, trên thực tiễn u0 là một trị giá nhưng chúng ta ko biết, việc sử dụng một bộ lọc sẽ phải giúp chúng ta loại trừ nhiễu, lúc đó trị giá đo được phải gần vạch u0 = 100 hơn.

Vì đây là mô phỏng nên trị giá u0 cần được đưa ra (chỉ bạn và bạn biết) để có thể xác minh tính đúng mực của kết quả trước và sau lúc lọc. (bằng cách trộn u0 với nhiễu sau đó lọc arduino)

So với đoạn mã trên, đoạn mã này chỉ cần thêm một dòng lệnh duy nhất:

Gọi u_kalman là trị giá đo được đã qua bộ lọc Kalman:

Xem thêm: Những món ăn đơn giản dễ làm

u_kalman = bo_loc.updateEstim (u);

Mã số

#bao gồm SimpleKalmanFilter bo_loc (2, 2, 0,001); float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) float u_kalman; // giá đã lọc nhiễu void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infot (u); hoigi.infot (","); u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u); hoigi.infot (u_kalman); hoigi.infotln (); }

Và đây là kết quả lúc sử dụng các bộ lọc bổ sung:

Đường màu xanh lam: u.

Dòng màu vàng: u_kalman.

Ngừng lại một tí để quan sát đồ thị, bạn sẽ đồng ý với tôi rằng thuật toán lọc Kalman rất hiệu quả, có những thời khắc nhiễu tích tụ tới biên cực đại (± 100% u0). nhưng trị giá vẫn khá gần với dòng u0.

Xếp tầng các bộ lọc cho kết quả chuẩn xác hơn, tất nhiên sau hơn 1 thời kỳ nó sẽ phản hồi

#bao gồm SimpleKalmanFilter bo_loc (2, 2, 0,001); float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) float u_kalman; // giá đã lọc nhiễu void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infot (u); hoigi.infot (","); u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u); // Tầng 1 u_kalman = hoigi.infoteEstim (u_kalman); // Tầng 2 u_kalman = hoigi.infoteEstim (u_kalman); // Tầng 3 u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u_kalman); // Tầng 4 hoigi.infot (u_kalman); hoigi.infotln (); }

Kết quả cho bộ lọc 4 thời kỳ

Nếu bạn còn nghi ngờ kết quả giống tôi, hãy copy mã và test thử cho tôi, thật khó tin phải ko nào! ^^

Đọc thêm: Bộ định tuyến Wifi TP-Link Deco M5 3 Pack AC1300 Mesh White


Phương pháp này được đề xuất vào năm 1960 bởi một nhà khoa học tên là Kalman.

Để chứng minh hiệu quả của phương pháp này, chúng tôi sẽ có một bài rà soát mô phỏng như sau.

Bạn đang xem: bộ lọc kalman

float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infotln (u); }

Tải mã cho arduino và sau đó mở cổng máy vẽ tiếp nối để xem nó dưới dạng đồ thị:

Kết quả hiển thị trên máy vẽ tiếp nối:

Kết quả cho bộ lọc 4 thời kỳt đoạn mã trên, chúng ta thấy một cái gì đó như thế này:

Xem thêm: Pin iphone sụt dung lượng tối đa nhanh chóng

Gọi u0 = 100.0 là trị giá thực của nhân vật, cũng là trị giá nhưng chúng ta muốn lấy, vì u0 là hằng số, (nếu ko có nhiễu). Lý tưởng nhất là trên đồ thị, chúng ta sẽ có một đường thẳng song song với trục thời kì t.

Thông thường, tiếng ồn chỉ dao động trong vòng e = ± 10% trị giá thực được coi là rất ồn.

Để tăng độ khó, tôi cố tình cho e = ± 100% u0 với hàm Random, khiến trị giá đo được hoàn toàn nhiễu và hầu như khó tích lũy và tính toán sau này.

Sử dụng Kalman. lọc

Như đã thỏa thuận, trên thực tiễn u0 là một trị giá nhưng chúng ta ko biết, việc sử dụng một bộ lọc sẽ phải giúp chúng ta loại trừ nhiễu, lúc đó trị giá đo được phải gần vạch u0 = 100 hơn.

Vì đây là mô phỏng nên trị giá u0 cần được đưa ra (chỉ bạn và bạn biết) để có thể xác minh tính đúng mực của kết quả trước và sau lúc lọc. (bằng cách trộn u0 với nhiễu sau đó lọc arduino)

So với đoạn mã trên, đoạn mã này chỉ cần thêm một dòng lệnh duy nhất:

Gọi u_kalman là trị giá đo được đã qua bộ lọc Kalman:

Xem thêm: Những món ăn đơn giản dễ làm

u_kalman = bo_loc.updateEstim (u);

Mã số

#bao gồm SimpleKalmanFilter bo_loc (2, 2, 0,001); float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) float u_kalman; // giá đã lọc nhiễu void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infot (u); hoigi.infot (“,”); u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u); hoigi.infot (u_kalman); hoigi.infotln (); }

Và đây là kết quả lúc sử dụng các bộ lọc bổ sung:

Đường màu xanh lam: u.

Dòng màu vàng: u_kalman.

Ngừng lại một tí để quan sát đồ thị, bạn sẽ đồng ý với tôi rằng thuật toán lọc Kalman rất hiệu quả, có những thời khắc nhiễu tích tụ tới biên cực đại (± 100% u0). nhưng trị giá vẫn khá gần với dòng u0.

Xếp tầng các bộ lọc cho kết quả chuẩn xác hơn, tất nhiên sau hơn 1 thời kỳ nó sẽ phản hồi

#bao gồm SimpleKalmanFilter bo_loc (2, 2, 0,001); float u0 = 100.0; // trị giá thực (hằng) float e; // nhiễu float u; // trị giá đo được (có thêm nhiễu) float u_kalman; // giá đã lọc nhiễu void setup () {hoigi.infon (9600); } void loop () {randomSeed (millis ()); e = (float) tình cờ (-100, 100); u = u0 + e; hoigi.infot (u); hoigi.infot (“,”); u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u); // Tầng 1 u_kalman = hoigi.infoteEstim (u_kalman); // Tầng 2 u_kalman = hoigi.infoteEstim (u_kalman); // Tầng 3 u_kalman = hoigi.infoteEstimate (u_kalman); // Tầng 4 hoigi.infot (u_kalman); hoigi.infotln (); }

Kết quả cho bộ lọc 4 thời kỳ

Nếu bạn còn nghi ngờ kết quả giống tôi, hãy copy mã và test thử cho tôi, thật khó tin phải ko nào! ^^

Đọc thêm: Bộ định tuyến Wifi TP-Link Deco M5 3 Pack AC1300 Mesh White

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

[rule_3_plain]

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

[rule_1_plain]

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

[rule_2_plain]

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

[rule_2_plain]

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

[rule_3_plain]

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

[rule_1_plain]

Nguồn: besttaichinh.com

#Bộ #Lọc #Kalman #Giải #Pháp #Chống #Nhiễu #Tuyệt #Vời #Cho #Mọi #Dự #án #Sử #Dụng #Cảm #Biến

Best Tài Chính
Best Tài Chínhhttp://besttaichinh.com
Là người sáng lập Website BestTaiChinh.Com - Với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, Bitcoin, chứng khoáng ... sẽ sử dụng các kiến thức được tổng hợp và đúc kết để cung cấp đến các bạn những thông tin chính xác, tư vấn hỗ trợ xử lý các dịch vụ tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, đầu tư hiệu quả nhất!

Similar Articles

Comments

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây

Advertisment

Phổ biến nhất