Matlab武動(dòng)乾坤博客之家博主簡(jiǎn)介985研究生Matlab領(lǐng)域科研開(kāi)發(fā)者座右銘行百里者半于九十。代碼獲取方式CSDN Matlab武動(dòng)乾坤—代碼獲取方式更多Matlab信號(hào)處理仿真內(nèi)容點(diǎn)擊①M(fèi)atlab信號(hào)處理進(jìn)階版??關(guān)注CSDN Matlab武動(dòng)乾坤更多資源等你來(lái)?一、卡爾曼濾波的無(wú)人機(jī)多傳感器融合架構(gòu)的9軸姿態(tài)橫滾、俯仰、偏航與高度估計(jì)系統(tǒng)整體概述該 MATLAB 腳本實(shí)現(xiàn)9 自由度 AHRS航姿參考系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合仿真讀取 STM32 采集的 MPU6050加速度計(jì) 陀螺儀 磁力計(jì) 氣壓計(jì)的 CSV 傳感器數(shù)據(jù)使用雙狀態(tài)卡爾曼濾波器分別融合傳感器數(shù)據(jù)求解滾轉(zhuǎn)角 Roll、俯仰角 Pitch、偏航角 Yaw同時(shí)利用氣壓計(jì)計(jì)算高度并做一維卡爾曼濾波最后繪制姿態(tài)對(duì)比曲線并實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī) 3D 數(shù)字孿生動(dòng)畫實(shí)時(shí)展示無(wú)人機(jī)姿態(tài)變化。分段詳細(xì)解釋0. 初始化清空工作區(qū)、命令行關(guān)閉所有圖窗。讀取 CSV 傳感器數(shù)據(jù) 傳感器坐標(biāo)軸校正讀取由 STM32 采集保存的 CSV 傳感器數(shù)據(jù)共 10 列dt0.62s傳感器采樣周期坐標(biāo)軸交換與符號(hào)修正面包板硬件安裝方向與傳感器默認(rèn)坐標(biāo)系不一致交換 ax/ay、gx/gy并對(duì) gx、gy 取反修正右手坐標(biāo)系磁力計(jì)坐標(biāo)軸對(duì)齊對(duì) mx,my 交換并符號(hào)翻轉(zhuǎn)匹配載體坐標(biāo)系。這一步非常關(guān)鍵硬件安裝方向會(huì)直接導(dǎo)致姿態(tài)鏡像、角度反向必須做軸映射。傳感器自動(dòng)零偏標(biāo)定Auto Calibration取前最多 50 個(gè)靜止采樣點(diǎn)求均值作為傳感器靜態(tài)零偏加速度計(jì) az 額外減去 1.0g靜止時(shí) Z 軸加速度理論值為重力加速度 1g原始傳感器數(shù)據(jù)減去零偏得到標(biāo)定后傳感器數(shù)據(jù) ax_cal,gy_cal,gx_cal…消除靜態(tài)漂移。純傳感器原始角度計(jì)算無(wú)融合加速度計(jì)姿態(tài)角 roll_acc、pitch_acc利用重力在三軸加速度投影通過(guò)反正切計(jì)算滾轉(zhuǎn)、俯仰角優(yōu)點(diǎn)無(wú)漂移缺點(diǎn)運(yùn)動(dòng)時(shí)加速度干擾噪聲大。陀螺儀姿態(tài)角 roll_gyro、pitch_gyro對(duì)陀螺儀角速度做數(shù)值積分優(yōu)點(diǎn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快缺點(diǎn)積分漂移長(zhǎng)時(shí)間誤差累積?？柭鼮V波核心目標(biāo)融合加速度計(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)定 陀螺儀動(dòng)態(tài)好取長(zhǎng)補(bǔ)短?？柭鼮V波Roll 與 Pitch2 狀態(tài)卡爾曼氣壓計(jì)高度 Z 軸一維卡爾曼濾波國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)大氣壓公式由氣壓值換算海拔高度 alt_raw一維卡爾曼僅狀態(tài)為高度沒(méi)有速度狀態(tài)預(yù)測(cè)只增加過(guò)程噪聲 Q_z更新用氣壓計(jì)原始高度觀測(cè)修正alt_kalman濾波后的平滑高度。繪圖模塊濾波性能對(duì)比圖第一張圖3 個(gè)子圖Sub1Roll 角對(duì)比加速度計(jì)原始角度、陀螺儀積分角度、卡爾曼融合角度Sub2Pitch 角對(duì)比Sub3高度對(duì)比原始?xì)鈮焊叨?、卡爾曼濾波高度單位 cm第二張圖Yaw 偏航角對(duì)比磁力計(jì)原始航向、陀螺儀積分航向、卡爾曼融合航向Y 軸限制 [-180,180°]繪圖目的直觀對(duì)比原始傳感器噪聲、陀螺儀漂移、卡爾曼濾波平滑效果。無(wú)人機(jī) 3D 數(shù)字孿生動(dòng)畫可視化?二、部分源代碼和運(yùn)行步驟1 部分代碼2 通用運(yùn)行步驟1直接運(yùn)行main.m即可一鍵出圖?三、運(yùn)行結(jié)果?四、matlab版本及參考文獻(xiàn)1 matlab版本2019b2 參考文獻(xiàn)[1]樊家暉;竇銀科;寇立偉;張宇.基于干擾觀測(cè)器的多無(wú)人機(jī)-車滑模跟蹤控制研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù). 20263 備注簡(jiǎn)介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)僅供參考若侵權(quán)聯(lián)系刪除 仿真咨詢1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1 PID優(yōu)化1.2 VMD優(yōu)化1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)1.4 三維裝箱1.5 微電網(wǎng)優(yōu)化1.6 優(yōu)化布局1.7 優(yōu)化參數(shù)1.8 優(yōu)化成本1.9 優(yōu)化充電1.10 優(yōu)化調(diào)度1.11 優(yōu)化電價(jià)1.12 優(yōu)化發(fā)車1.13 優(yōu)化分配1.14 優(yōu)化覆蓋1.15 優(yōu)化控制1.16 優(yōu)化庫(kù)存1.17 優(yōu)化路由1.18 優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19 優(yōu)化位置1.20 優(yōu)化吸波1.21 優(yōu)化選址1.22 優(yōu)化運(yùn)行1.23 優(yōu)化指派1.24 優(yōu)化組合1.25 車間調(diào)度1.26 生產(chǎn)調(diào)度1.27 經(jīng)濟(jì)調(diào)度1.28 裝配線調(diào)度1.29 水庫(kù)調(diào)度1.30 貨位優(yōu)化1.31 公交排班優(yōu)化1.32 集裝箱船配載優(yōu)化1.33 水泵組合優(yōu)化1.34 醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.35 可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測(cè)2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.3 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.4 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.6 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.7 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.8 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9 GRU門控循環(huán)單元分類2.1.10 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.11 KNN分類2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.14 MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.15 PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.16 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.17 RF隨機(jī)森林分類2.1.18 SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.19 SVM支持向量機(jī)分類2.1.20 XGBOOST分類2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)2.2.1 ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.2 ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.3 ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.4 BF粒子濾波預(yù)測(cè)2.2.5 BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.6 BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.8 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.9 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.10 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.11 DKELM回歸預(yù)測(cè)2.2.12 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.13 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.15 FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.16 GMDN預(yù)測(cè)2.2.17 GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)2.2.18 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.19 GRU門控循環(huán)單元預(yù)測(cè)2.2.20 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.21 LMS最小均方算法預(yù)測(cè)2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.23 LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.24 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.25 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.26 RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)2.2.27 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.28 RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.29 SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.30 TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.31 XGBoost回歸預(yù)測(cè)2.2.32 模糊預(yù)測(cè)2.2.33 奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)CPI指數(shù)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、SOC預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)測(cè)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、車位預(yù)測(cè)、蟲情預(yù)測(cè)、帶鋼厚度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、腐蝕率預(yù)測(cè)、故障診斷預(yù)測(cè)、光伏功率預(yù)測(cè)、軌跡預(yù)測(cè)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)、匯率預(yù)測(cè)、混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)、加熱爐爐溫預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)測(cè)、交通流預(yù)測(cè)、居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、糧食溫度預(yù)測(cè)、氣溫預(yù)測(cè)、清水值預(yù)測(cè)、失業(yè)率預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、運(yùn)輸量預(yù)測(cè)、制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)3 圖像處理方面3.1 圖像邊緣檢測(cè)3.2 圖像處理3.3 圖像分割3.4 圖像分類3.5 圖像跟蹤3.6 圖像加密解密3.7 圖像檢索3.8 圖像配準(zhǔn)3.9 圖像拼接3.10 圖像評(píng)價(jià)3.11 圖像去噪3.12 圖像融合3.13 圖像識(shí)別3.13.1 表盤識(shí)別3.13.2 車道線識(shí)別3.13.3 車輛計(jì)數(shù)3.13.4 車輛識(shí)別3.13.5 車牌識(shí)別3.13.6 車位識(shí)別3.13.7 尺寸檢測(cè)3.13.8 答題卡識(shí)別3.13.9 電器識(shí)別3.13.10 跌倒檢測(cè)3.13.11 動(dòng)物識(shí)別3.13.12 二維碼識(shí)別3.13.13 發(fā)票識(shí)別3.13.14 服裝識(shí)別3.13.15 漢字識(shí)別3.13.16 紅綠燈識(shí)別3.13.17 虹膜識(shí)別3.13.18 火災(zāi)檢測(cè)3.13.19 疾病分類3.13.20 交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21 卡號(hào)識(shí)別3.13.22 口罩識(shí)別3.13.23 裂縫識(shí)別3.13.24 目標(biāo)跟蹤3.13.25 疲勞檢測(cè)3.13.26 旗幟識(shí)別3.13.27 青草識(shí)別3.13.28 人臉識(shí)別3.13.29 人民幣識(shí)別3.13.30 身份證識(shí)別3.13.31 手勢(shì)識(shí)別3.13.32 數(shù)字字母識(shí)別3.13.33 手掌識(shí)別3.13.34 樹(shù)葉識(shí)別3.13.35 水果識(shí)別3.13.36 條形碼識(shí)別3.13.37 溫度檢測(cè)3.13.38 瑕疵檢測(cè)3.13.39 芯片檢測(cè)3.13.40 行為識(shí)別3.13.41 驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42 藥材識(shí)別3.13.43 硬幣識(shí)別3.13.44 郵政編碼識(shí)別3.13.45 紙牌識(shí)別3.13.46 指紋識(shí)別3.14 圖像修復(fù)3.15 圖像壓縮3.16 圖像隱寫3.17 圖像增強(qiáng)3.18 圖像重建4 路徑規(guī)劃方面4.1 旅行商問(wèn)題TSP4.1.1 單旅行商問(wèn)題TSP4.1.2 多旅行商問(wèn)題MTSP4.2 車輛路徑問(wèn)題VRP4.2.1 車輛路徑問(wèn)題VRP4.2.2 帶容量的車輛路徑問(wèn)題CVRP4.2.3 帶容量時(shí)間窗距離車輛路徑問(wèn)題DCTWVRP4.2.4 帶容量距離車輛路徑問(wèn)題DCVRP4.2.5 帶距離的車輛路徑問(wèn)題DVRP4.2.6 帶充電站時(shí)間窗車輛路徑問(wèn)題ETWVRP4.2.3 帶多種容量的車輛路徑問(wèn)題MCVRP4.2.4 帶距離的多車輛路徑問(wèn)題MDVRP4.2.5 同時(shí)取送貨的車輛路徑問(wèn)題SDVRP4.2.6 帶時(shí)間窗容量的車輛路徑問(wèn)題TWCVRP4.2.6 帶時(shí)間窗的車輛路徑問(wèn)題TWVRP4.3 多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題4.4 機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1 避障路徑規(guī)劃4.4.2 迷宮路徑規(guī)劃4.4.3 柵格地圖路徑規(guī)劃4.5 配送路徑規(guī)劃4.5.1 冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2 外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3 口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4 藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5 含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6 連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7 車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6 無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1 飛行器仿真4.6.2 無(wú)人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3 無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4 無(wú)人機(jī)集群仿真4.6.5 無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6 無(wú)人機(jī)編隊(duì)4.6.7 無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8 無(wú)人機(jī)任務(wù)分配5 語(yǔ)音處理5.1 語(yǔ)音情感識(shí)別5.2 聲源定位5.3 特征提取5.4 語(yǔ)音編碼5.5 語(yǔ)音處理5.6 語(yǔ)音分離5.7 語(yǔ)音分析5.8 語(yǔ)音合成5.9 語(yǔ)音加密5.10 語(yǔ)音去噪5.11 語(yǔ)音識(shí)別5.12 語(yǔ)音壓縮5.13 語(yǔ)音隱藏6 元胞自動(dòng)機(jī)方面6.1 元胞自動(dòng)機(jī)病毒仿真6.2 元胞自動(dòng)機(jī)城市規(guī)劃6.3 元胞自動(dòng)機(jī)交通流6.4 元胞自動(dòng)機(jī)氣體6.5 元胞自動(dòng)機(jī)人員疏散6.6 元胞自動(dòng)機(jī)森林火災(zāi)6.7 元胞自動(dòng)機(jī)生命游戲7 信號(hào)處理方面7.1 故障信號(hào)診斷分析7.1.1 齒輪損傷識(shí)別7.1.2 異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷7.1.3 滾動(dòng)體內(nèi)外圈故障診斷分析7.1.4 電機(jī)故障診斷分析7.1.5 軸承故障診斷分析7.1.6 齒輪箱故障診斷分析7.1.7 三相逆變器故障診斷分析7.1.8 柴油機(jī)故障診斷7.2 雷達(dá)通信7.2.1 FMCW仿真7.2.2 GPS抗干擾7.2.3 雷達(dá)LFM7.2.4 雷達(dá)MIMO7.2.5 雷達(dá)測(cè)角7.2.6 雷達(dá)成像7.2.7 雷達(dá)定位7.2.8 雷達(dá)回波7.2.9 雷達(dá)檢測(cè)7.2.10 雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理7.2.11 雷達(dá)通信7.2.12 雷達(dá)相控陣7.2.13 雷達(dá)信號(hào)分析7.2.14 雷達(dá)預(yù)警7.2.15 雷達(dá)脈沖壓縮7.2.16 天線方向圖7.2.17 雷達(dá)雜波仿真7.3 生物電信號(hào)7.3.1 肌電信號(hào)EMG7.3.2 腦電信號(hào)EEG7.3.3 心電信號(hào)ECG7.3.4 心臟仿真7.4 通信系統(tǒng)7.4.1 DOA估計(jì)7.4.2 LEACH協(xié)議7.4.3 編碼譯碼7.4.4 變分模態(tài)分解7.4.5 超寬帶仿真7.4.6 多徑衰落仿真7.4.7 蜂窩網(wǎng)絡(luò)7.4.8 管道泄漏7.4.9 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解7.4.10 濾波器設(shè)計(jì)7.4.11 模擬信號(hào)傳輸7.4.12 模擬信號(hào)調(diào)制7.4.13 數(shù)字基帶信號(hào)7.4.14 數(shù)字信道7.4.15 數(shù)字信號(hào)處理7.4.16 數(shù)字信號(hào)傳輸7.4.17 數(shù)字信號(hào)去噪7.4.18 水聲通信7.4.19 通信仿真7.4.20 無(wú)線傳輸7.4.21 誤碼率仿真7.4.22 現(xiàn)代通信7.4.23 信道估計(jì)7.4.24 信號(hào)檢測(cè)7.4.25 信號(hào)融合7.4.26 信號(hào)識(shí)別7.4.27 壓縮感知7.4.28 噪聲仿真7.4.29 噪聲干擾7.5 無(wú)人機(jī)通信7.6 無(wú)線傳感器定位及布局方面7.6.1 WSN定位7.6.2 高度預(yù)估7.6.3 濾波跟蹤7.6.4 目標(biāo)定位7.6.4.1 Dv-Hop定位7.6.4.2 RSSI定位7.6.4.3 智能算法優(yōu)化定位7.6.5 組合導(dǎo)航8 電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置