統(tǒng)計(jì)檢測與估值估值部分演示文稿

統(tǒng)計(jì)檢測與估值估值部分演示文稿當(dāng)前第1頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)（優(yōu)選）統(tǒng)計(jì)檢測與估值估值部分當(dāng)前第2頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)LinearMeanSquareEstimationofWaveform當(dāng)前第3頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)LinearMeanSquareEstimationofWaveform當(dāng)前第4頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)LinearMeanSquareEstimationofWaveform當(dāng)前第5頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)LinearMeanSquareEstimationofWaveform當(dāng)前第6頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)LinearMeanSquareEstimationofWaveform當(dāng)前第7頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)維納濾波當(dāng)前第8頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)維納濾波當(dāng)前第9頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)維納濾波當(dāng)前第10頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)維納濾波當(dāng)前第11頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)維納濾波當(dāng)前第12頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)有限區(qū)間的Weiner-Kolmogorov濾波器當(dāng)前第13頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)預(yù)測問題當(dāng)前第14頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)預(yù)測誤差當(dāng)前第15頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)預(yù)測誤差當(dāng)前第16頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間維納濾波當(dāng)前第17頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間維納濾波當(dāng)前第18頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間維納濾波當(dāng)前第19頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間維納濾波當(dāng)前第20頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間維納濾波當(dāng)前第21頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)作業(yè)參考[1]6.1,6.2,6.3交第五章作業(yè)當(dāng)前第22頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)EstimationofNonstationaryProcesses:KalmanFilter當(dāng)前第23頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間系統(tǒng)當(dāng)前第24頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間系統(tǒng)當(dāng)前第25頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)可控性、可觀測性、可穩(wěn)定性、可檢測性當(dāng)前第26頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)離散時(shí)間系統(tǒng)當(dāng)前第27頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)狀態(tài)矢量的統(tǒng)計(jì)特性當(dāng)前第28頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)狀態(tài)矢量的統(tǒng)計(jì)特性p45當(dāng)前第29頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)狀態(tài)矢量的統(tǒng)計(jì)特性當(dāng)前第30頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)狀態(tài)矢量的統(tǒng)計(jì)特性當(dāng)前第31頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)觀測模型當(dāng)前第32頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)觀測模型當(dāng)前第33頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)估計(jì)問題當(dāng)前第34頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)MMSE準(zhǔn)則下的線性估計(jì)當(dāng)前第35頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)MMSE準(zhǔn)則下的線性估計(jì)當(dāng)前第36頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)MMSE準(zhǔn)則下的線性估計(jì)當(dāng)前第37頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)Kalman濾波器當(dāng)前第38頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)Kalman濾波器當(dāng)前第39頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)性能評(píng)價(jià)與單步性能的關(guān)系將Kalman增益公式代入狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差公式，可得性能評(píng)價(jià)與單步性能的關(guān)系：可得：利用矩陣求逆引理公式：當(dāng)前第40頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)Kalman增益與性能評(píng)價(jià)的關(guān)系對(duì)Kalman增益公式兩邊同時(shí)左乘代入Kalman增益與性能評(píng)價(jià)的關(guān)系：當(dāng)前第41頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)單步性能的穩(wěn)態(tài)值通常當(dāng)K→∞時(shí)，，通常當(dāng)K→∞時(shí)，，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)當(dāng)前第42頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)觀測量與系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)量的關(guān)系當(dāng)前第43頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)關(guān)于新息當(dāng)前第44頁\共有48頁\編于星期二\13點(diǎn)Kalman濾波器分析p29當(dāng)前第45頁\