卡尔曼滤波、小波分解和Allan方差分析

资 源 简 介

卡尔曼滤波、小波分解和Allan方差分析

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的优化算法，特别适用于存在噪声干扰的环境。它通过递归计算，结合系统模型的预测和实际测量值，得到最优状态估计。在MATLAB中实现时，通常需要定义状态转移矩阵、观测矩阵以及过程噪声和测量噪声的协方差矩阵。

小波分解是一种信号处理方法，能够将信号分解为不同频率的子带，适用于非平稳信号分析。通过多分辨率分析，小Wave变换可以捕捉信号的局部特征，常用于去噪或特征提取。在MATLAB中，可以使用内置的小Wave工具箱函数进行分解和重构。

Allan方差分析主要用于评估随机噪声的特性，特别是在惯性传感器数据中分析角度随机游走、零偏稳定性等误差源。它通过计算不同时间间隔下的方差来识别噪声类型。MATLAB实现时，需要将数据分段并计算重叠Allan方差，最终绘制双对数曲线以分析噪声特性。

以上三种方法在信号处理中各有侧重：卡尔曼滤波注重实时状态估计，小Wave分解适合频域特征提取，而Allan方差则专精于噪声特性量化。MATLAB程序的通用流程包括数据加载、参数配置、算法执行和结果可视化，用户需根据实际数据调整输入格式和参数。