Particle Filter

Оцените состояния дискретного времени нелинейная система с помощью фильтра частиц

расширьте все на странице
  • Библиотека:

  • Control System Toolbox / Оценка состояния

    System Identification Toolbox / средства оценки

Описание

Блок Particle Filter оценивает состояния дискретного времени нелинейная система с помощью алгоритма фильтра частиц дискретного времени.

Считайте объект с состояниями x, входом u, выходом m, шум процесса w и измерение y. Примите, что можно представлять объект как нелинейную систему.

Алгоритм вычисляет оценки состояния x^ из нелинейной системы с помощью функций правдоподобия изменения состояния и измерения вы задаете.

Вы создаете нелинейную функцию изменения состояния и функции правдоподобия измерения для системы и задаете эти функции в блоке. Блок поддерживает оценку состояния системы с несколькими датчиками, которые действуют на различных уровнях выборки. Можно задать до пяти функций правдоподобия измерения, каждый соответствующий датчику в системе.

Порты

Входной параметр

развернуть все

Измеренные системные выходные параметры, соответствующие каждой функции правдоподобия измерения, которую вы задаете в блоке. Количество портов равняется количеству функций правдоподобия измерения в вашей системе. Можно задать до пяти функций правдоподобия измерения. Например, если ваша система имеет два датчика, вы задаете две функции правдоподобия измерения в блоке. Первый порт y1 доступен по умолчанию. Нажмите Add Measurement, чтобы сгенерировать порт y2, соответствующий второй функции правдоподобия измерения.

Задайте порты как N - размерные векторы, где N является количеством количеств, измеренных соответствующим датчиком. Например, если ваша система имеет один датчик, который измеряет положение и скорость объекта, затем существует только один порт y1. Порт задан как двумерный вектор со значениями, соответствующими положению и скорости.

Зависимости

Первый порт y1 доступен по умолчанию. Порты y2 к y5 сгенерированы, когда вы нажимаете Add Measurement.

Дополнительный входной параметр к изменению состояния функционирует f кроме x состояния.

Если вы создаете f использование функции MATLAB® (.m файл), программное обеспечение генерирует порт StateTransitionFcnInputs, когда вы вводите имя своей функции и нажимаете Apply.

Если ваша функция изменения состояния имеет больше чем один дополнительный вход, используйте блок Simulink Function, чтобы задать функцию. Когда вы используете блок Simulink Function, вы предоставляете дополнительные входные параметры непосредственно блоку Simulink Function с помощью блоков Inport. Никакие входные порты не сгенерированы для дополнительных входных параметров в блоке Particle Filter.

Зависимости

Этот порт сгенерирован, только если обоим из следующих условий удовлетворяют:

  • Вы задаете f в Function с помощью функции MATLAB и f находится на пути MATLAB.

  • f требует только одного дополнительного входного параметра кроме частиц.

Дополнительные входные параметры к функциям правдоподобия измерения кроме x состояния и измерение y.

MeasurementLikelihoodFcn1Inputs соответствует первой функции правдоподобия измерения, которую вы задаете и так далее.

Если вы задаете два входных параметров измерения с помощью функций MATLAB (.m файлы) в Function, программное обеспечение генерирует порты MeasurementLikelihoodFcn1Inputs и MeasurementLikelihoodFcn2Inputs, когда вы нажимаете Apply. Можно задать входные параметры к этим портам как скаляры, векторы или матрицы.

Если ваши функции правдоподобия измерения имеют больше чем один дополнительный вход, используйте блоки Simulink Function, чтобы задать функции. Когда вы используете блок Simulink Function, вы предоставляете дополнительные входные параметры непосредственно блоку Simulink Function с помощью блоков Inport. Никакие входные порты не сгенерированы для дополнительных входных параметров в блоке Particle Filter.

Зависимости

Порт, соответствующий функции правдоподобия измерения h сгенерирован, только если обоим из следующих условий удовлетворяют:

  • Вы задаете вход h измерения в Function с помощью функции MATLAB и h находится на пути MATLAB.

  • h требует только одного дополнительного входного параметра кроме частиц и измерения.

Включите коррекцию предполагаемых состояний, когда результаты измерений будут доступны.

Например, полагайте, что измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте y1, который соответствует первой функции правдоподобия измерения. Затем используйте значение сигналов кроме 0 в порте Enable1, чтобы включить коррекцию предполагаемых состояний, когда результаты измерений доступно. Задайте значение порта как 0 когда результаты измерений не доступны. Точно так же, если измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте yi для функции правдоподобия измерения ith задайте соответствующий порт Enablei как значение кроме 0.

Зависимости

Если вы выбираете Add Enable port для функции правдоподобия измерения, порт, соответствующий той функции правдоподобия измерения, сгенерирован. Порт появляется, когда вы нажимаете Apply.

Вывод

развернуть все

Предполагаемые состояния, возвращенные как вектор размера Ns, где Ns является количеством состояний системы. Чтобы получить доступ к отдельным государствам, используйте блок Selector.

Когда параметр Use the current measurements to improve state estimates выбран, блок выводит откорректированную оценку состояния x^[k|k] на временном шаге k, предполагаемое использование измеряло выходные параметры до времени k. Если вы очищаете этот параметр, блок возвращает предсказанную оценку состояния x^[k|k−1] в течение времени k, предполагаемое использование измеряло выход до предыдущего раза k-1. Очистите этот параметр, если ваш фильтр находится в обратной связи и в вашей модели Simulink® существует алгебраический цикл.

Ошибочная ковариация оценки состояния, возвращенная как Ns-by-Ns матрица, где Ns является количеством состояний системы. Чтобы получить доступ к отдельным ковариациям, используйте блок Selector.

Можно вывести ошибочную ковариацию, только если вы выбираете Output state estimation error covariance во вкладке Block outputs, Multirate и нажимаете Apply.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке Block outputs, Multirate, параметр State estimation method устанавливается на 'Mean'.

Значения частицы используются в оценке состояния, возвращенной как Ns-by-Np или Np-by-Ns массив. Ns является количеством состояний системы, и Np является количеством частиц.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'column', затем Particles возвращен как Ns-by-Np массив.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'row', затем Particles возвращен как Np-by-Ns массив.

Зависимости

Этот порт сгенерирован, если вы выбираете Output all particles во вкладке Block outputs, Multirate и нажимаете Apply.

Веса частицы использовали в оценке состояния, возвращенной как 1 Np или Np-by-1 вектор, где Np является количеством частиц, используемых в оценке состояния.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'column', затем Weights возвращен как 1 Np вектором, где каждый вес сопоставлен с частицей в том же столбце в Particles массив.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'row', затем Weights возвращен как Np-by-1 вектор, где каждый вес сопоставлен с частицей в той же строке в Particles массив.

Зависимости

Этот порт сгенерирован, если вы выбираете Output weights во вкладке Block outputs, Multirate и нажимаете Apply.

Параметры

развернуть все

Вкладка системной модели

Изменение состояния

Функция изменения состояния фильтра частиц вычисляет частицы на временном шаге k+1, учитывая частицы на временном шаге k на динамику вашей системы и шума процесса. Эта функция имеет синтаксис:

particlesNext = f(particles, param1, param2, ...)

где, particles и particlesNext имеют размерности Ns-by-Np, если State Orientation задан как 'column', или Np-by-Ns, если State Orientation задан как 'row'. Кроме того, param_i представляет дополнительные входные параметры, которые можно задать. Для получения дополнительной информации о дополнительных входных параметрах смотрите StateTransitionFcnInputs.

Вы создаете функцию изменения состояния и задаете имя функции в Function. Например, если vdpParticleFilterStateFcn.m функция изменения состояния, которую вы создали и сохраненный, задайте Function как 'vdpParticleFilterStateFcn'.

Можно создать Function с помощью блока Simulink Function или как функции MATLAB (.m файл).

Программируемое использование

Параметры блоков: StateTransitionFcn
Ввод: вектор символов, строка
Значение по умолчанию: 'vdpParticleFilterStateFcn'

Инициализация

Количество частиц используется в фильтре, заданном как положительное скалярное целое число. Каждая частица представляет гипотезу состояния в системе. Более высокое количество частиц увеличивает точность оценки состояния, но также и увеличивает вычислительное усилие, требуемое запускать фильтр.

Программируемое использование

Параметры блоков: NumberOfParticles
Ввод: положительное скалярное целое число
Значение по умолчанию: 1000

Начальное распределение частиц, заданных как 'Gaussian', 'Uniform', или 'Custom'.

Если вы выбираете 'Gaussian', начальный набор частиц или гипотез состояния распределяется на многомерное Распределение Гаусса, где вы задаете Mean и Covariance. Начальный вес всех частиц принят, чтобы быть равным.

Если вы выбираете 'Uniform', начальный набор частиц распределяется на равномерное распределение, где вы задаете верхний и более низкий State bounds. Начальный вес всех частиц принят, чтобы быть равным.

'Custom' позволяет вам задавать свой собственный набор начальных частиц и их весов. Можно использовать произвольные вероятностные распределения в Particles и Weights, чтобы инициализировать фильтр.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialDistribution
Ввод: символьный вектор
Значения: 'Gaussian', 'Uniform', 'Custom'
Значение по умолчанию: 'Gaussian'

Начальное среднее значение частиц, заданных как вектор. Количество состояний, которые будут оценены, задает длину вектора.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Distribution устанавливается на Gaussian.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialMean
Ввод: массив
Значение по умолчанию: [0,0]

Начальная ковариация частиц, заданных как скаляр, вектор или матрица.

Если Covariance задан как:

  • Скаляр, затем это должно быть положительно. Ковариация принята, чтобы быть [Ns Ns] матрицей с этим скаляром на диагоналях. Здесь, Ns является количеством состояний.

  • Вектор, затем каждый элемент должен быть положительным. Ковариация принята, чтобы быть [Ns Ns] матрицей с элементами вектора на диагоналях.

  • Матрица A, затем это должно быть положительно полуопределенный.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Distribution устанавливается на Gaussian.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialCovariance
Ввод: скаляр, вектор или матрица
Значение по умолчанию: 1

Круговые переменные использовали в оценке состояния, заданной как скаляр или Ns - вектор элемента, где Ns является количеством состояний.

Если Circular Variables задан как скаляр, программное обеспечение расширяет его к вектору, где каждый элемент равен этому скаляру. Проспект (или угловой) распределения использует функцию плотности вероятности с областью значений [-ππ ]. Используйте круговые переменные, если некоторые состояния в вашей системе представляют угловые количества как ориентация объекта.

Программируемое использование

Параметры блоков: CircularVariables
Ввод: скаляр, вектор
Значение по умолчанию: 0

Ориентация системных состояний, заданных как 'column' или 'row'.

Если State Orientation задан как:

  • 'column', затем первый входной параметр к функции правдоподобия изменения состояния и измерения [Ns Np]. В этом случае столбец ith этой матрицы является частицей ith (гипотеза состояния). Кроме того, состояния оценивает, что xhat выводится как [Ns 1] вектор. Здесь, Ns является количеством состояний, и Np является количеством частиц.

  • 'row', затем первый входной параметр к функции правдоподобия изменения состояния и измерения [Np Ns], и каждая строка этой матрицы содержит частицу. Кроме того, состояния оценивает, что xhat выводится как [1 Ns] вектор.

Программируемое использование

Параметры блоков: StateOrientation
Ввод: символьный вектор
Значения: 'column', 'row'
Значение по умолчанию: 'column'

Начальные границы на системных состояниях, заданных как Ns-by-2 массив, где Ns является количеством состояний.

Списки строк ith нижняя и верхняя граница равномерного распределения для начального распределения частиц состояния ith.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Distribution устанавливается на Uniform.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialStateBounds
Ввод: массив
Значение по умолчанию: [-3 3;-3 3]

Пользовательское распределение частицы для оценки состояния, заданной как Ns-by-Np или Np-by-Ns массив. Ns является количеством состояний системы, и Np является количеством частиц.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'column', затем Particles является Ns-by-Np массив.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'row', затем Particles является Np-by-Ns массив.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Distribution устанавливается на Custom.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialParticles
Ввод: массив
Значение по умолчанию: []

Пользовательские значения веса частицы для оценки состояния, заданной как 1 Np или Np-by-1 положительный вектор, где Np является количеством частиц, используемых в оценке состояния.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'column', затем Weights является 1 Np вектором. Каждый вес в векторе сопоставлен с частицей в том же столбце в Particles массив.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'row', затем Weights является Np-by-1 вектор. Каждый вес в векторе сопоставлен с частицей в той же строке в Particles массив.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Distribution устанавливается на Custom.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialWeights
Ввод: положительный вектор
Значение по умолчанию: []

Измерение

Функция правдоподобия измерения вычисляет вероятность частиц (гипотезы состояния) использование измерений датчика. Для каждой гипотезы состояния (частица) функция сначала вычисляет Nm - вектор гипотезы измерения элемента. Затем вероятность каждой гипотезы измерения вычисляется на основе измерения датчика и вероятностного распределения шума измерения. эта функция имеет синтаксис:

likelihood = h(particles, measurement, param1, param2, ...)
где, likelihood является Np - вектор элемента, где Np является количеством частиц. particles имеет размерности Ns-by-Np, если State Orientation задан как 'column', или Np-by-Ns, если State Orientation задан как 'row'. measurement является Nm - вектор элемента, где, Nm является количеством измерений, ваш датчик обеспечивает. param_i представляет дополнительные входные параметры, которые можно задать. Для получения дополнительной информации о дополнительных входных параметрах см. MeasurementLikelihoodFcn1Inputs..., MeasurementLikelihoodFcn5Inputs.

Вы создаете функцию правдоподобия измерения и задаете имя функции в Function. Например, если vdpMeasurementLikelihoodFcn.m функция правдоподобия измерения, которую вы создали и сохраненный, задайте Function как 'vdpMeasurementLikelihoodFcn'.

Можно создать Function с помощью блока Simulink Function или как функции MATLAB (.m файл).

  • Можно использовать функцию MATLAB, только если h имеет нуль или один дополнительный входной параметр param_i кроме Particles и Measurement.

    Программное обеспечение генерирует дополнительный входной порт MeasurementLikelihoodFcniВходные параметры, чтобы задать этот аргумент для функции правдоподобия измерения ith и нажать Apply.

  • Если вы используете блок Simulink Function, задаете x и y использование Argument Inport блокируется и дополнительные входные параметры param_i использование Inport блокируется в блоке Simulink Function. Вы не обеспечиваете param_i с блоком Particle Filter.

Если у вас есть несколько датчиков в вашей системе, можно задать несколько функций правдоподобия измерения. Можно задать до пяти функций правдоподобия измерения с помощью кнопки Add Measurement. Чтобы удалить функции правдоподобия измерения, используйте Remove Measurement.

Программируемое использование

Параметры блоков: MeasurementLikelihoodFcn1, MeasurementLikelihoodFcn2, MeasurementLikelihoodFcn3, MeasurementLikelihoodFcn4, MeasurementLikelihoodFcn5
Ввод: вектор символов, строка
Значение по умолчанию: 'vdpMeasurementLikelihoodFcn'

Предположим, что измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте y1, который соответствует первой функции правдоподобия измерения. Чтобы сгенерировать входной порт Enable1, выберите Add Enable port. Используйте сигнал в этом порте, чтобы включить коррекцию предполагаемых состояний только, когда результаты измерений будут доступны. Точно так же, если измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте yi для функции правдоподобия измерения ith выберите соответствующий Add Enable port.

Программируемое использование

Параметры блоков: HasMeasurementEnablePort1, HasMeasurementEnablePort2, HasMeasurementEnablePort3, HasMeasurementEnablePort4, HasMeasurementEnablePort5
Ввод: символьный вектор
Значения: 'off', 'on'
Значение по умолчанию: 'off'

Передискретизация

Метод используется в передискретизации частицы, заданной как одно из следующего:

  • 'Multinomial'

  • 'Systematic'

  • 'Stratified'

Программируемое использование

Параметры блоков: ResamplingMethod
Ввод: символьный вектор
Значения: 'Multinomial', 'Systemic', 'Stratified'
Значение по умолчанию: 'Multinomial'

Метод, чтобы определить, когда передискретизация происходит, заданная как любой 'Ratio' или 'Interval'. 'Ratio' триггерная передискретизация значения на основе отношения эффективных общих частиц. 'Interval' триггерная передискретизация значения на шагах постоянного времени операции фильтра частиц.

Программируемое использование

Параметры блоков: TriggerMethod
Ввод: символьный вектор
Значения: 'Ratio'Интервал
Значение по умолчанию: 'Ratio'

Минимальное желаемое отношение эффективного количества частиц к общему количеству частиц, заданных как положительная скалярная величина. Эффективное количество частиц является мерой того, как хорошо текущий набор частиц аппроксимирует апостериорное распределение. Более низкое эффективное отношение частицы подразумевает, что более низкое количество частиц способствует оценке, и передискретизация требуется.

Если отношение эффективного количества частиц к общему количеству падений частиц ниже минимального эффективного отношения частицы, шаг передискретизации инициирован.

Задайте минимальное эффективное отношение частицы как любое значение от 0 до 1.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Trigger method устанавливается на Ratio.

Программируемое использование

Параметры блоков: MinEffectiveParticleRatio
Ввод: скаляр
Значения: область значений [0,1]
Значение по умолчанию: 0.5

Фиксированный интервал между передискретизацией, заданной как положительное скалярное целое число. Интервал выборки определяет, во время которых шагов коррекции выполняется передискретизация. Например, значение двух средних значений передискретизация выполняется каждый второй шаг коррекции. Значение inf средние значения, что передискретизация никогда не выполняется.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Trigger method устанавливается на Interval.

Программируемое использование

Параметры блоков: SamplingInterval
Ввод: положительное скалярное целое число
Значение по умолчанию: 1

Опции генератора случайных чисел

Повторяемы ли случайные числа, заданы как любой 'Repeatable' или 'Not repeatable'. Если вы хотите смочь привести к тому же результату несколько раз, установите Randomness на 'Repeatable', и задайте то же значение seed генератора случайных чисел в Seed.

Программируемое использование

Параметры блоков: Randomness
Ввод: символьный вектор
Значения: 'Repeatable', 'Not repeatable'
Значение по умолчанию: 'Repeatable'

Отберите значение для повторяемых случайных чисел, заданных как скаляр.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке System model, параметр Randomness устанавливается на 'Repeatable'.

Программируемое использование

Параметры блоков: Seed
Ввод: скаляр
Значение по умолчанию: 0

Настройки

Блокируйте шаг расчета, заданный как положительная скалярная величина.

Используйте параметр Sample time, если ваше изменение состояния и все функции правдоподобия измерения имеют тот же шаг расчета. В противном случае выберите опцию Enable multirate operation во вкладке Multirate и задайте шаги расчета в той же вкладке.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке Block output, Multirate, параметром Enable multirate operation является off.

Программируемое использование

Параметры блоков: SampleTime
Ввод: вектор символов, строка
Значение по умолчанию: '1'

Блокируйте Выходные параметры, многоскоростную вкладку

Выходные параметры

Метод, используемый в извлечении оценки состояния от частиц, заданных как одно из следующего:

  • 'Mean' — Блок Particle Filter выводит взвешенное среднее частиц, в зависимости от параметров Weights и Particles как оценка состояния.

  • 'Maxweight' — Блок Particle Filter выводит частицу с самым высоким весом как оценка состояния.

  • 'None' — Используйте эту опцию, чтобы реализовать пользовательский метод оценки состояния путем доступа ко всем частицам с помощью параметра Output all particles от вкладки Block outputs, Multirate.

Программируемое использование

Параметры блоков: StateEstimationMethod
Ввод: вектор символов, строка
Значения: 'Mean', 'MaxWeight''none'
Значение по умолчанию: 'Mean'

Если вы выбираете этот параметр, выходной порт для частиц, используемых по оценке, Particles сгенерирован в блоке.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'column', затем частицы выводятся как Ns-by-Np массив. Ns является количеством состояний системы, и Np является количеством частиц.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'row', затем частицы выводятся как Np-by-Ns массив.

Программируемое использование

Параметры блоков: OutputParticles
Ввод: символьный вектор
Значения: 'off', 'on'
Значение по умолчанию: 'off'

Если вы выбираете этот параметр, выходной порт для весов частицы, используемых по оценке, Weights сгенерирован в блоке.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'column', затем веса частицы выводятся как 1 Np вектором. Здесь, где каждый вес сопоставлен с частицей в том же столбце в Particles массив. Np является количеством частиц, используемых в оценке состояния.

  • Если StateOrientation параметр задан как 'row', затем веса частицы выводятся как Np-by-1 вектор.

Программируемое использование

Параметры блоков: OutputWeights
Ввод: символьный вектор
Значения: 'off', 'on'
Значение по умолчанию: 'off'

Если вы выбираете этот параметр, ошибочный выходной порт ковариации оценки состояния, P сгенерирован в блоке.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке Block outputs, Multirate, параметр State estimation method устанавливается на 'Mean'.

Программируемое использование

Параметры блоков: OutputStateCovariance
Ввод: символьный вектор
Значения: 'off', 'on'
Значение по умолчанию: 'off'

Когда этот параметр выбран, блок выводит откорректированную оценку состояния x^[k|k] на временном шаге k, предполагаемое использование измеряло выходные параметры до времени k. Если вы очищаете этот параметр, блок возвращает предсказанную оценку состояния x^[k|k−1] в течение времени k, предполагаемое использование измеряло выход до предыдущего раза k-1. Очистите этот параметр, если ваш фильтр находится в обратной связи и в вашей модели Simulink существует алгебраический цикл.

Программируемое использование

Параметры блоков: UseCurrentEstimator
Ввод: символьный вектор
Значения: 'on''off'
Значение по умолчанию: 'on'

Многоскоростной

Выберите этот параметр, если шаги расчета изменения состояния или какая-либо из функций правдоподобия измерения отличаются от остальных. Вы задаете шаги расчета во вкладке Multirate в Sample time.

Программируемое использование

Параметры блоков: EnableMultirate
Ввод: символьный вектор
Значения: 'off', 'on'
Значение по умолчанию: 'off'

Если шаги расчета для функций правдоподобия изменения состояния и измерения отличаются, задают Sample time. Задайте шаги расчета для функций измерения как положительные целочисленные множители шага расчета изменения состояния. Шаги расчета, которые вы задаете, соответствуют следующим входным портам:

  • Порты, соответствующие функции изменения состояния — вход Additional к изменению состояния, функционируют StateTransitionFcnInputs. Шаги расчета этих портов должны всегда равняться шагу расчета функции изменения состояния, но могут отличаться от шага расчета функций правдоподобия измерения.

  • Порты, соответствующие функции правдоподобия измерения ith — Measured выход yi, дополнительный вход к функции правдоподобия измерения MeasurementLikelihoodFcniВходные параметры, включите сигнал в порте Enablei. Шаги расчета этих портов для той же функции правдоподобия измерения должны всегда быть тем же самым, но могут отличаться от шага расчета для функции изменения состояния и других функций правдоподобия измерения.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке Block outputs, Multirate, параметром Enable multirate operation является on.

Программируемое использование

Параметры блоков: StateTransitionFcnSampleTime, MeasurementLikelihoodFcn1SampleTime1, MeasurementLikelihoodFcn1SampleTime2, MeasurementLikelihoodFcn1SampleTime3, MeasurementLikelihoodFcn1SampleTime4, MeasurementLikelihoodFcn1SampleTime5
Ввод: вектор символов, строка
Значение по умолчанию: '1'

Примеры модели

Parameter and State Estimation in Simulink Using Particle Filter Block

Параметр и оценка состояния в Simulink Используя блок фильтра частиц

Демонстрирует использование блока Particle Filter в System Identification Toolbox™. Задача оценки параметра передаточной функции дискретного времени повторно сформулирована и рекурсивно решена как проблема оценки состояния.

Открыть скрипт

Расширенные возможности

Смотрите также

Блоки

Функции

Темы

Введенный в R2018a

Документация System Identification Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте