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高斯白噪声就是一组高斯分布的随机数,如下面是产生均值为noise_mu,方差为 noise_var的噪声。
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noise_mu = 0;
noise_var =1;
noise = randn(size(signal)) .* sqrt(noise_var) + noise_mu;
[KEST,L,P =卡尔曼(SYS,青年,护士,NN)
卡尔曼滤波器的信号模型
X(K)= A * X(k-1)+ W(K) / Y(K)= C * X(K)+ V(K)
W和V上的两个W和V
E {WW“ } = QN,这是系统噪声的协方差矩阵;
E {VV'} = RN,测量噪声的协方差矩阵;
E {WV'} = NN,这一下应该从字面上相互系统的噪声和观测噪声的协方差矩阵;
白噪声均值为0,所以上述的几个值?的自相关和互相关函数;
系统给定的系统模型;
有程序和头文件
(还有3处更正)
自己添加主程序和参数,调用 mrandom 即可。
自己产生[x,y] 2维随机数,用分布函数为权,取用点的个数就可以了。如考虑中心对称,用极座标[r,sita] 也许更方便。
2维椒盐噪声,即产生[x,y,1] 和 [x,y,0], 1 是白点,0是黑点。
计算机的伪随机数,就是白噪声,均匀分布。
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