寿命预测
-
-
-
-
-
粒子滤波基础理论及其非线性应用仿真平台
本项目旨在深入探讨粒子滤波（Particle Filter, PF）的基础理论及其在处理非线性、非高斯系统中的实际应用价值。项目不仅涵盖了粒子滤波的核心原理，包括序贯重要性采样、采样重要性重采样（SIR）以及权重更新等关键数学步骤，还针对非线性系统中的典型应用场景进行了深度开发。核心功能主要划分为三大板块：一是目标跟踪应用，通过模拟非线性运动模型实现对单个目标的精密定位与路径恢复；二是多目标跟踪应用，解决复杂环境下多个目标的动态关联与状态估计问题；三是电源寿命预测，利用粒子滤波对锂电池等电源系统的退化过程 -
基于ASTM标准的雨流计数优化算法
该项目根据国际通用的ASTM E1049-85（Standard practices for cycle counting in fatigue analysis）标准，实现了高性能的雨流计数算法。算法旨在将复杂的变幅载荷序列分解为若干具有特定均值和幅值的简谐循环，以便后续进行疲劳累积损伤计算。本代码的核心逻辑针对计算时间进行了深度优化，通过改进的寻址方式和优化的循环匹配逻辑，显著提升了在大规模数据集下的执行效率，特别适合处理海量工业传感器采集的长序列载荷数据。其功能涵盖了原始信号的极值点自动提取、标准化 -
粒子滤波原理与多场景应用仿真工具箱
本项目是一个集理论讲解与代码实现于一体的综合性算法工具箱，主要聚焦于粒子滤波（Particle Filter）算法的基本原理及其在非线性、非高斯系统中的实际应用。项目详细阐述了基于贝叶斯估计和蒙特卡洛方法的粒子滤波核心流程，包括初始化、预测、更新（权重计算）、重采样等关键步骤。在应用层面，本项目重点实现了三个核心场景的仿真：1. 单目标跟踪，展示在非线性运动模型和观测模型下的精确状态估计；2. 多目标跟踪，解决复杂环境下多个目标的检测、关联与轨迹维持问题；3. 电源寿命预测，利用粒子滤波算法对电池退化过程建模并预测其剩余使用寿命（RUL）。项目不仅提供了详尽的数学模型推导，更重要的是配备了与之完全对应的MATLAB源代码。代码结构清晰，注释详细，实现了公式到程序的逐行映射，极大降低了学习门槛。这使得研究者能够通过运行代码直观地观察粒子群的演化过程和滤波效果，快速掌握算法精髓。对于具备一定基础的用户，本项目提供的模块化代码框架可作为算法改进（如改进重采样策略、优化建议分布）和二次开发的坚实基座。
