統(tǒng)計檢測與估值估值部分

統(tǒng)計檢測與估值估值部分第一頁，共五十頁，2022年，8月28日波形估計第二頁，共五十頁，2022年，8月28日LinearMeanSquareEstimationofWaveform第三頁，共五十頁，2022年，8月28日LinearMeanSquareEstimationofWaveform第四頁，共五十頁，2022年，8月28日LinearMeanSquareEstimationofWaveform第五頁，共五十頁，2022年，8月28日LinearMeanSquareEstimationofWaveform第六頁，共五十頁，2022年，8月28日LinearMeanSquareEstimationofWaveform第七頁，共五十頁，2022年，8月28日維納濾波第八頁，共五十頁，2022年，8月28日維納濾波第九頁，共五十頁，2022年，8月28日維納濾波第十頁，共五十頁，2022年，8月28日維納濾波第十一頁，共五十頁，2022年，8月28日維納濾波第十二頁，共五十頁，2022年，8月28日有限區(qū)間的Weiner-Kolmogorov濾波器第十三頁，共五十頁，2022年，8月28日預測問題第十四頁，共五十頁，2022年，8月28日預測誤差第十五頁，共五十頁，2022年，8月28日預測誤差第十六頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間維納濾波第十七頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間維納濾波第十八頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間維納濾波第十九頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間維納濾波第二十頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間維納濾波第二十一頁，共五十頁，2022年，8月28日作業(yè)參考[1]6.1,6.2,6.3交第五章作業(yè)第二十二頁，共五十頁，2022年，8月28日EstimationofNonstationaryProcesses:KalmanFilter第二十三頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間系統(tǒng)第二十四頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間系統(tǒng)第二十五頁，共五十頁，2022年，8月28日可控性、可觀測性、可穩(wěn)定性、可檢測性第二十六頁，共五十頁，2022年，8月28日離散時間系統(tǒng)第二十七頁，共五十頁，2022年，8月28日狀態(tài)矢量的統(tǒng)計特性第二十八頁，共五十頁，2022年，8月28日狀態(tài)矢量的統(tǒng)計特性p45第二十九頁，共五十頁，2022年，8月28日狀態(tài)矢量的統(tǒng)計特性第三十頁，共五十頁，2022年，8月28日狀態(tài)矢量的統(tǒng)計特性第三十一頁，共五十頁，2022年，8月28日觀測模型第三十二頁，共五十頁，2022年，8月28日觀測模型第三十三頁，共五十頁，2022年，8月28日估計問題第三十四頁，共五十頁，2022年，8月28日MMSE準則下的線性估計第三十五頁，共五十頁，2022年，8月28日MMSE準則下的線性估計第三十六頁，共五十頁，2022年，8月28日MMSE準則下的線性估計第三十七頁，共五十頁，2022年，8月28日Kalman濾波器第三十八頁，共五十頁，2022年，8月28日Kalman濾波器第三十九頁，共五十頁，2022年，8月28日性能評價與單步性能的關系將Kalman增益公式代入狀態(tài)估計誤差協(xié)方差公式，可得性能評價與單步性能的關系：可得：利用矩陣求逆引理公式：第四十頁，共五十頁，2022年，8月28日Kalman增益與性能評價的關系對Kalman增益公式兩邊同時左乘代入Kalman增益與性能評價的關系：第四十一頁，共五十頁，2022年，8月28日單步性能的穩(wěn)態(tài)值通常當K→∞時，，通常當K→∞時，，如果存在，則其值是如下的代數(shù)Ricatti方程(ARE)的解：p48參見MATLAB’sControlSystemToolbox,DARE函數(shù)第四十二頁，共五十頁，2022年，8月28日觀測量與系統(tǒng)狀態(tài)估計量的關系第四十三頁，共五十頁，2022年，8月28日關于新息第四十四頁，共五十頁，2022年，8月28日Kalman濾波器分析p29第四十五頁，共五十頁，2022年，8月28日Kalman濾波器特點第四十六頁，共五十頁，2022年，8月28日例第四十七頁，共五十頁，2022年