mnc滤波器（mmse滤波器）

发布时间：2023-05-15

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本文目录一览：

1、低通滤波器注意哪些问题？
2、常用地面站卡尔曼滤波正常值是多少
3、七阶无源滤波电路的作用
4、电脑主版上MNC旁边的 RL12和RL13烧了对电脑有什么影响主版是昂达NF520TS的现在正常开机
5、功放电路中音频耦合和滤波的型号
6、卡尔曼滤波理解与实现

低通滤波器注意哪些问题？

低通滤波器是一种常用的滤波器，可以滤除高频信号，保留低频信号。在使用低通滤波器时应注意以下几个问题：

1.截止频率的选择：截止频率是低频信号和高频信号的分界线，选择合适的截止频率是使用低通滤波器的一个重要问题。通常，截止频率应该选择在所需要保留信号的最高频率之下，以避免信号失真。

2.阻抗匹配：在低通滤波器的输入端和输出端之间应该进行阻抗匹配，以避免信号反射和干扰。

3.滤波器的阶数：滤波器的阶数直接影响其滤波效果。通常，阶数越高，滤波效果越好，但过高的阶数也会带来一些负面影响，例如滤波器产生的相位延迟和失真。

4.频率响应曲线：低通滤波器的频率响应曲线也是一个重要的考虑因素，对于有些特殊的应用，可能需要特定的频率响应曲线，如 Butterworth、Chebyshev、Elliptic等类型。

5.实际器件误差：低通档坦知滤波器使用实际器件时，会存在一些误差，例如电信散容器和电感器的误差。这些误差会对滤波器的截止频率和滤波器的频率响应曲行消线产生影响，需要加以注意。

以上是使用低通滤波器时需要注意的主要问题。

mnc滤波器（mmse滤波器）

常用地面站卡尔曼滤波正常值是多少

常用地面站卡尔曼滤波正常值是正负伍昌十之间。卡尔曼滤波器是一种最优线性慎橘谨状态估计方法（等价于在最小均方误差准则下的最佳线性滤波器），所谓宽基状态估计就是通过数学方法寻求与观测数据最佳拟合的状态向量。

七阶无源滤波电路的作用

七阶无源滤波电路是一种滤波器电路，可以对输入信号进行滤波，将需要的频率传递，并将不需要的频率削弱或者抑制。它的主要作用包括：

1. 信号处理：七阶无源滤波电路可以对输入信号进行加工和处拆铅理，去除噪声、削弱干扰等，使得输出信号更加稳定和可靠。

2. 频率选择：由于七阶无源滤波电路能够根据设计要求对一定频率范围内的信号进行传输和抑制，因此可以实现对特定频率范围内信号的选择性放大旅宽好。

3. 滤波效果：通过使用七阶无源滤波电路，可以实现多级级联滤波，进一步提高滤波效果、减少失真、增加带宽等。巧肢

4. 数据转换：在某些应用场景中，需要将模拟信号转换为数字信号进行处理，在这个过程中会经过采样、量化、编码等步骤。而七阶无源滤波电路则能够在此之前就对输入信号进行预处理和筛选。

综上所述，七阶无源滤波电路具有多种作用，主要是为了使得输入信号更加清晰、稳定、可靠，并满足特定的应用需求。

电脑主版上MNC旁边的 RL12和RL13烧了对电脑有什么影响主版是昂达NF520TS的现在正常开机

原件损坏后，建议您不要使用了，以免造成更大损坏，要到当地昂达售后检测维修。

功放电路中音频耦合和滤波的型号

1、高通滤波器：与低通滤波器相似，RC高通滤波器也是常用的音频滤波器。常用的电容型号同样是MKP-X2或MKP-Y2，而电阻型号可以选择10KΩ左右的金属膜电阻。

2、带通滤波器：带通滤波器可以通过串联和并联多个滤波手毁困器来实现，在功放电路中应用较为广泛。

3、音频耦合器：LM358、NE5532、OPA2134等运放型号都可以作为音频耦合器使用。

4、低通滤波器：RC低通滤波器常用于毕念功放电路中的音频滤波，可以选择电容和电阻的数值来调节截止频率。常用余激的电容型号有MKP-X2、MKP-Y2等，电阻型号可以选择1/4W的金属膜电阻。

卡尔曼滤波理解与实现

本文为离散卡尔曼滤波算法的一一个简明教程，从算法思想、实现过程、理论推导和程序实现四个方面阐述和分析了卡尔曼滤波算法。

XU Ruilin完成本教程主要部分的编写，WANG Xuejun完成第3节的编写，ZHU Ximin完成2.2节的编写，WEN Shuhan完成2.3节的编写，MAO Bo完成全文整理、修订和排版。

卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其一系列的优化和改进算法是目前在求解运动状态推算问题上最为普遍和高效的方法。鲁道夫·卡尔曼（Rudolf Emil Kalman）在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方侍让法适用于解决阿波罗计划的轨迹预测问题。阿波罗飞船的导航电脑就是使用这种滤波器进行轨迹预测。

卡尔曼滤波尤其适用于动态系统，这种方法对于内存要求极低而运算速度快，且能够保持较好的计算精度，这使得这种方法非常适合解决实时问题和应用于嵌入式系统，也就是说，卡尔曼滤波天然的适用于解决舰艇指控系统的航迹推算问题。在接下来的内容里，我们将逐步领会卡尔曼滤波的这些绝佳特点。

不过，现在我们先从复杂的舰艇航迹推算问题中解脱出来，从一个更加熟悉和简单的问题中来理解这个滤波算法的思想、过程和算法。

假设有一辆无人车WALL-E，需要导引它从A点到达B点，共有两种手段（图1 ）：

显然，两种方法都有一定的误差。如果单独采用某一种方法进行定位，WALL-E在误差的影响下将无法到达B点。因此，需要将两种方法结合起来，得到一个更加精确的结果，这就是卡耐茄尔曼滤波要解决的问题。

卡尔曼滤波方法如何看待我们的问题呢？在探究这个问题之前，我们先对问题进行抽象，并用数学语言来描述我们的问题。

我们用矢量来描述WALL-E的运动状态，这个列矢量包括位置矢量和速度矢量两个分量。在WALL-E的问题上，我们现在不知道位置和速度的准确值，但是知道WALL-E的运动模型满足状态方程，定位的方法，也即观测WALL-E运动状态的方法满足观测方程 . 当然，我们也知道，这两种方法都存在一定的误差，那么我们的问题就可以转化为一个优化问题——

在这一优化问题中，目标函数是要使预测（估计）误差最小，同时约束于估计方法和的条件下。在卡尔曼滤波中，我们的估计原则（也就是最小化估计误差的原则）是最小方差无偏估计 [1] ，我们将通过后面的过程分析来说明这一点。

在我们正式开始引入公式分析卡尔昌谈察曼滤波问题之前，我们还必须解决一个问题------把连续的线性系统离散化，也就是将连续时域问题转化为时间序列问题。当然，目前我们只讨论线性系统的情况，关于非线性系统问题，我们有扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filtering, UKF）两种方法来求解。

补充内容------连续线性时变系统的离散化

设连续线性时变系统的时域状态方程为

若采样周期为，则从时刻到时刻，有

令，，则离散化的状态方程为

通过对线性系统的离散化处理，我们现在可以考虑每一个时刻WALL-E的运动状态。接下来，我们将用来表示在时刻运动状态的最优估计值；用表示用时刻对时刻的状态预测值；用表示对时刻综合预测和观测两种方法的最优估计值。

在估计WALL-E位置的问题上，假定我们已经知道它是匀速直线运动，WALL-E身上还携带有一个GPS传感器可以提供它的位置信息，WALL-E在前进过程中可能会遇到一些情况，比如停止前进或是受到风的影响。

加入我们已知的是WALL-E上一个时刻的最佳估计状态，即k-1时刻的位置和速度，要求的是下一时刻即k时刻的最佳估计状态，即k时刻的位置和速度，我们可以发现有两种方法可以得到它的k时刻的状态：

一种是通过WALL-E设定程序计算得到下一秒的状态，比如现在设定是匀速直线运动，那么下一秒的速度应该是恒定不变的，而位置则是在上一秒位置的基础上加上时间乘以速度即一秒内走过的路程，但是现实生活中并不是理想的，机器人会受到摩擦力、风力等的影响，当然也可能会有顽皮的小孩挡住他前进的道路，这些因素使得WALL-E在k时的真实状态与我们计算得到的数据有所不同。

另一种是通过WALL-E所携带的GPS来确定它的位置，因为GPS是测量出的就是WALL-E的实时状态，因此它比较准确。但是GPS测量k时刻的状态有两个问题，一是GPS只能测出WALL-E的位置，而测不出它的速度；二是GPS传感器测量的时候也会有仪器的误差，只能说它是比较准确的，比较接近真实值的。

那么接下来问题来了，我们如何得到k时刻WALL-E的真实状态呢？

我们将第一种方法得到的状态值称为预测值，第二种方法得到的状态值称为测量值，对汽车的最佳估计就是将这两部分信息结合起来，尽量的去逼近k时刻的真实值。

下面再深入一些思考，怎么将这两部分结合起来？

在初始时间k-1，是WALL-E的最佳估计值，WALL-E其实可以是估计值附近的任何位置，并且这种不确定性由该概率密度函数描述。WALL-E最有可能在这个分布的平均值附近。在下一个时间，估计的不确定性增加，用一个更大的方差表示，这是因为在时间步骤k-1和k之间，WALL-E可能收到了风力的影响，或者脚可能向前滑了一点，因此，它可能已经行进了与模型预测的距离不同的距离。

WALL-E位置的另一个信息来源来自测量，方差表示误差测量的不确定性，真正的位置同样可以是平均值附近的任何位置。

预测值和测量值，对WALL-E的最佳估计是将这两部分信息结合起来，将两个概率函数相乘得到另一个高斯函数，该估计值的方差小于先前估计值，并且该概率密度函数的平均值为我们提供了WALL-E位置的最佳估计。

以下，我们将进行e的运算推导

设：

则有实际目标变量的表达式：

数学模型中目标变量的表达式：

实际模型中测量变量的表达式：

数学模型中测量变量的表达式：

将目标变量的实际值和估计值相减：

将上述方程带入误差e的表达式，我们可得出误差e的解析解：

从推导结果中我们不难看出，估计值和实际值的误差随时间呈指数形式变化，当（F-KH）1时，随着时间的推移，会无限趋近于零，也就是意味着估计值和实际值相吻合。这就是为什么卡尔曼滤波器可以完美预测出目标状态值的原理。

在估计WALL-E位置的问题上，我们不知道位置和速度的准确值，但是我们可以给出一个估计区间（图5.a ）。卡尔曼滤波假设所有的变量是随机的且符合高斯分布（正态分布）。每个变量有一个均值和一个方差（图5.b ）。而图5.c 则表示速度和位置是相关的。

假如我们已知上一个状态的位置值，现在要预测下一个状态的位置值。如果我们的速度值很高，我们移动的距离会远一点。相反，如果速度慢，WALL-E不会走的很远。这种关系在跟踪系统状态时很重要，它给了我们更多的信息：一个观测值告诉我们另一个观测值可能是什么样子。这就是卡尔曼滤波的目的------从所有不确定信息中提取有价值的信息。

根据数理统计知识，我们知道这种两个观测值（随机变量）之间的关系可以通过一个协方差矩阵

描述（图6 ）。

我们假设系统状态的分布为高斯分布（正态分布），所以在时刻我们需要两个信息：最佳预估值及其协方差矩阵（如式(2)所示）。

下一步，我们需要通过时刻的状态来预测时刻的状态。请注意，我们不知道状态的准确值，但是我们的预测函数并不在乎，它仅仅是对时刻所有可能值的范围进行预测转移，然后得出一个k时刻新值的范围。在这个过程中，位置和速度的变化为

我们可以通过一个状态转移矩阵来描述这个转换关系

同理，我们更新协方差矩阵为

到目前为止，我们考虑的都是匀速运动的情况，也就是系统没有对WALL-E的运动状态进行控制的情况。那么，如果系统对WALL-E进行控制，例如发出一些指令启动或者制动轮子，对这些额外的信息，我们可以通过一个向量来描述这些信息，并将其添加到我们的预测方程里作为一个修正。假如我们通过发出的指令得到预期的加速度，运动状态方程就更新为

引入矩阵表示为

式中称为控制矩阵，称为控制向量（例如加速度）。当然，如果没有任何外界动力影响的系统，可以忽略这一部分。

我们增加另一个细节，假如我们的预测转换矩阵不是100%准确呢，会发生什么？如果状态只会根据系统自身特性演变，那样将不会有任何问题。如果所有外界作用力对系统的影响可以被计算得十分准确，那样也不会有任何问题。但是如果有些外力我们无法预测，例如我们在跟踪一个四轴飞行器，它会受到风力影响；或者在跟踪一个轮式机器人，轮子可能会打滑，地面上的突起会使它减速。我们无法跟踪这些因素，而这些不确定事件发生时，预测方程将会失灵。因此，我们将这些不确定性统一建模，在预测方程中增加一个不确定项。

通过这种方式，使得原始状态中的每一个点可以都会预测转换到一个范围，而不是某个确定的点（图7.a ）。可以这样描述------ 中的每个点移动到一个符合方差的高斯分布里（图7.b ）。换言之，我们把这些不确定因素描述为方差为的高斯噪声，并用表示。这样就会产生一个新的高斯分布，方差不同，但是均值相同（图7.c ）。

通过对的叠加扩展，得到完整的预测转换方程为

新的预测转换方程只是引入了已知的系统控制因素。新的不确定性可以通过之前的不确定性计算得到。到这里，我们得到了一个模糊的估计范围------通过和描述的范围。

我们之前的工作仍然是在使用运动模型一种方法来估计系统的状态，现在，我们要把另一种方法，也就是观测（本问题中为GPS定位）考虑进来，以进一步修正对运动状态的估计（图8 ）。

我们用矩阵来描述观测方法的作用，于是有

再加入观测噪声，观测方程为

从控制论的角度出发，我们定义新息（也即观测值与预测值的误差）为

当然我们也知道，观测本身也会存在误差，比如本问题中的GPS定位精度仅有10m. 因此，我们用矩阵来描述这种不确定性（图10 及图11.a ）。

这时，我们新息的协方差为

现在我们需要把两种方法得到的可能性融合起来（图11.b ）。对于任何状态，有两个可能性：1. 传感器的观测值更接近系统真实状态；2. 模型推算的估计值更接近系统真实状态。如果有两个相互独立的获取系统状态的方式，并且我们想知道两者都准确的概率值，于是我们可以通过加权来解决更相信谁的问题（图11.c ）。

我们现在知道，系统模型的状态预测与对系统的状态观测服从高斯分布，把这个问题抽象一下就是——

根据我们的一个估计准则------ 最小方差估计，那么这个问题可以转化为优化问题求解

求导数（差分）得

则，从而

当维度高于一维时，我们用矩阵来描述，有

这里的称为卡尔曼增益（Kalman Gain），也就是我们在解决更信任哪种方法时的偏向程度。

如果我们从两个独立的维度估计系统状态，那么根据系统模型的预测为

通过传感器的观测为

我们结合着两种方法得到

由可知，卡尔曼增益为

将约去（中也含有项），得

此时的卡尔曼增益实际为