粒子滤波C++程序

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粒子滤波程序1

x = 0.1; % initial state

Q = 1; % process noise covariance

R = 1; % measurement noise covariance

tf = 50; % simulation length

N = 100; % number of particles in the particle filter

xhat = x;

P = 2;

xhatPart = x;

% Initialize the particle filter. 初始化粒子滤波，xpart值用来在不同时刻生成粒子

for i = 1 : N

xpart(i) = x + sqrt(P) * randn;

end

xArr = [x];

xhatPartArr = [xhatPart];

close all;

for k = 1 : tf %tf为时间长度，k可以理解为时间轴上的k时刻% System simulation

% x数据为时刻k的真实状态值

x = 0.5 * x + 25 * x / (1 + x^2) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + sqrt(Q) * randn; %状态方程(1)

y = x^2 / 20 + sqrt(R) * randn;%观测方程(2)

% Particle filter 生成100个粒子并根据预测和观测值差值计算各个粒子的权重

for i = 1 : N

xpartminus(i) = 0.5 * xpart(i) + 25 * xpart(i) / (1 + xpart(i)^2) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + sqrt(Q) * randn;

C语言十大滤波算法

十大滤波算法程序大全精心整理版转自网络

1、限幅滤波法函数名称：AmplitudeLimiterFilter-限幅滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰缺点：无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值

2、变量说明Value:最近一次有效采样的值,该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值

3、常量说明A:两次采样的最大误差值,该值需要使用者根据实际情况设置入口：Value,上一次有效的采样值,在主程序里赋值出口：ReturnValue,返回值,本次滤波结果

/defineA10unsignedcharValueunsignedcharAmplitudeLimiterFilter{unsignedcharNewValue;un signedcharReturnValue;NewValue=GatAD;ifNewValue-Value>A||Value-NewValue>AReturnValue= Value;elseReturnValue=NewValue;returnReturnValue;}

2、中位值滤波法

/函数名称：MiddlevalueFilter-中位值滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果缺点：对流量,速度等快速变化的参数不宜说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明ArrDataBufferN:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度入口：出口：value_bufN-1/2,返回值,本次滤波结果/

c语言滤波程序

C语言滤波程序

滤波是信号处理中常用的技术，它可以通过去除噪声或者平滑信号来提取出我们所关心的信息。在C语言中，我们可以通过编写滤波程序来实现这一目的。

一、滤波的基本原理

滤波的基本原理是通过对输入信号进行加权平均或者卷积运算，从而得到滤波后的输出信号。常见的滤波方法有移动平均滤波、中值滤波和低通滤波等。

1. 移动平均滤波

移动平均滤波是一种简单有效的滤波方法，它通过计算一定窗口大小内的信号均值来平滑信号。具体步骤如下：

（1）定义一个窗口大小N；

（2）从输入信号的第一个样本开始，计算窗口内信号的均值；（3）将计算得到的均值作为输出信号，并将窗口向后移动一个样本；（4）重复上述步骤，直到处理完所有样本。

2. 中值滤波

中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过计算窗口内信号的中值来平滑信号。具体步骤如下：

（1）定义一个窗口大小N；

（2）从输入信号的第一个样本开始，将窗口内的信号排序，取中间值作为输出信号；

（3）将窗口向后移动一个样本；

（4）重复上述步骤，直到处理完所有样本。

3. 低通滤波

低通滤波是一种常用的滤波方法，它可以去除高频噪声，保留低频信号。具体步骤如下：

（1）定义一个截止频率fc；

（2）将输入信号进行傅里叶变换，得到频域表示；

（3）将高于截止频率的部分置零，得到滤波后的频域表示；（4）将滤波后的频域表示进行傅里叶反变换，得到滤波后的时域信号。

二、C语言实现滤波程序

在C语言中，我们可以使用数组来表示信号，并通过循环和条件判断语句来实现滤波算法。下面以移动平均滤波为例，给出一个简单的滤波程序：

C语言滤波算法实现

滤波算法是信号处理领域中一种常见的技术，用于去除信号中的噪声或不需要的部分，以提取出我们感兴趣的特征。在C语言中，实现滤波算法可以有效地处理信号，提高信号质量和可靠性。本文将介绍C语言中一些常见的滤波算法及其实现方法。

一、均值滤波算法

均值滤波算法是一种简单而常用的滤波算法，它通过计算信号中一定窗口内像素值的平均值，替代该窗口内的每个像素值，从而达到去除噪声的目的。下面是C语言中实现均值滤波算法的示例代码：```c

#include <stdio.h>

#define SIZE 5

void meanFilter(int data[], int length) {

int result[length];

int sum = 0;

for (int i = 0; i < length; i++) {

sum = 0;

for (int j = i - SIZE / 2; j <= i + SIZE / 2; j++) {

if (j >= 0 && j < length) {

sum += data[j];

}

result[i] = sum / SIZE;

}

for (int i = 0; i < length; i++) {

printf("%d ", result[i]);

}

int main() {

int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

int length = sizeof(data) / sizeof(data[0]);

matlab 粒子滤波代码

以下是一个简单的 MATLAB 粒子滤波器的代码示例：

```matlab

% 初始化参数

N = 100; % 粒子数量

dt = 0.1; % 时间步长

x = [0 0]; % 初始位置

P = eye(2); % 初始协方差矩阵

Q = eye(2); % 过程噪声协方差矩阵

R = eye(2); % 观测噪声协方差矩阵

G = [0.9 0.1; 0.1 0.9]; % 转换矩阵

N_particles = size(Q,1); % 粒子数量

particles = zeros(N_particles,2); % 初始化粒子

particles(:,1) = x(1); % 设置粒子的 x 分量

particles(:,2) = x(2); % 设置粒子的 y 分量

weights = ones(N_particles,1) / N_particles; % 初始化权重

% 模拟观测数据

z = [1.2 0.5]; % 观测位置

R_inv = inv(R); % 观测噪声协方差矩阵的逆

H = [z(1) -z(2); z(2) z(1)]; % 观测矩阵

y = H * x; % 预测的观测值

% 粒子滤波步骤

for t = 1:100

% 重采样步骤

weights = weights / sum(weights);

index = randsample(1:N_particles, N, true, weights); particles = particles(index,:);

% 预测步骤

x_pred = particles;

粒子滤波算法matlab实例

一、介绍粒子滤波算法

粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯滤波算法，

它通过一组随机产生的粒子来近似表示系统的后验概率分布，从而实

现对非线性、非高斯系统的状态估计。在实际应用中，粒子滤波算法

被广泛应用于目标跟踪、导航、机器人定位等领域。本文将以matlab 实例的形式介绍粒子滤波算法的基本原理和应用。

二、粒子滤波算法的原理及步骤

粒子滤波算法的主要原理是基于贝叶斯滤波理论，通过一组随机产生

的粒子来近似表示系统的后验概率分布。其具体步骤如下：

1. 初始化：随机生成一组粒子，对于状态变量的初始值和方差的估计，通过随机抽样得到一组粒子。

2. 预测：根据系统模型，对每个粒子进行状态预测，得到预测状态。

3. 更新：根据测量信息，对每个预测状态进行权重更新，得到更新后

的状态。

4. 重采样：根据更新后的权重，对粒子进行重采样，以满足后验概率

分布的表示。

5. 输出：根据重采样后的粒子，得到对系统状态的估计。

三、粒子滤波算法的matlab实例

下面以一个简单的目标跟踪问题为例，介绍粒子滤波算法在matlab中的实现。

假设存在一个目标在二维空间中运动，我们需要通过一系列测量得到

目标的状态。我们初始化一组粒子来近似表示目标的状态分布。我们

根据目标的运动模型，预测每个粒子的状态。根据测量信息，对每个

预测状态进行权重更新。根据更新后的权重，对粒子进行重采样，并

输出对目标状态的估计。

在matlab中，我们可以通过编写一段简单的代码来实现粒子滤波算法。我们需要定义目标的运动模型和测量模型，然后初始化一组粒子。我

matlab中滤波器函数filter的c语言实现

最近使用matlab对传感器采集的数据进行低通滤波处理，选定的是切比雪夫I型滤波器，使用matlab自带的函数滤波正常，滤波程序如下：

1.%设计低通滤波器

2.wp=3*2/fs; %通带边界频率15Hz（归一化频率）

3.ws=15*2/fs; %阻带边界频率15Hz（归一化频率）

4.rp=1;rs=30;Nn=512; %通带波纹和阻带衰减，以及绘制频率特性的数据点数

5.[nn,wn]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs); %求得数字滤波器的最小阶数和归一化截止频率

6.[b,a]=cheby1(nn,rp,wn); %按最小阶数、通带波纹和截止频率设计数字滤波器

8.DACCx=filter(b,a,ACCx1);%对输入信号进行滤波

9.DACCy=filter(b,a,ACCy1);%对输入信号进行滤波

10.DACCz=filter(b,a,ACCz1);%对输入信号进行滤波

11.

12.DGROx=filter(b,a,GROx1);%对输入信号进行滤波

13.DGROy=filter(b,a,GROy1);%对输入信号进行滤波

复制代码

其中ACCx1、ACCy1、ACCz1、GROx1、GROy1是采集的传感器原始数据序列，这里就不再添加数据。计算出的滤波器参数如下：

恩，好的，等直接使用matlab生成C代码试一下，主要是我想先弄清楚filter的计算原理，之前的程序中有一点有问题，递推公式有个符号写错了，修改如下：

1.for i=4:len

2. y(i)=(b1*x(i)+b2*x(i-1)+b3*x(i-2)+b4*x(i-3)-a2*y(i-1)-a3*y(i-2)-a4*y

粒子滤波代码学习

粒⼦滤波代码学习

这个项⽬是由俄亥俄州⽴⼤学（OSU）⼀位博⼠⽣所写，，这位博⼠在其个⼈主页上对该项⽬进⾏了如下描述：

Object tracking is a tricky problem. A general, all-purpose object tracking algorithm must deal with difficulties like camera motion, erratic object motion, cluttered backgrounds, and other moving objects. Such hurdles render general image processing techniques an inadequate solution to the object tracking problem.

Particle filtering is a Monte Carlo sampling approach to Bayesian filtering. It has many uses but has become the state of the art in object tracking. Conceptually, a particle filtering algorithm maintains a probability distribution over the state of the system it is monitoring, in this case, the state -- location, scale, etc. -- of the object being tracked. In most cases, non-linearity and non-Gaussianity in the object's motion and likelihood models yields an intractable filtering distribution. Particle filtering overcomes this intractability by representing the distribution as a set of weighted samples, or particles. Each particle represents a possible instantiation of the state of the system. In other words, each particle describes one possible location of the object being tracked. The set of particles contains more weight at locations where the object being tracked is more likely to be. We can thus determine the most probable state of the object by finding the location in the particle filtering distribution with the highest weight.

常用滤波算法及C语言程序实现

A、方法：

根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）

每次检测到新值时判断：

如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效

如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值

B、优点：

能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰

C、缺点

无法抑制那种周期性的干扰

平滑度差

#define A 10 char value;char filter(){ char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; }

2、中位值滤波法

A、方法：

连续采样N次（N取奇数）

把N次采样值按大小排列

取中间值为本次有效值

B、优点：

能有效克服因偶然因素引起的波动干扰

对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果

C、缺点：

对流量、速度等快速变化的参数不宜

#define N 11 char filter(){ char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count<N;count++) { value_buf[count] = get_ad(); delay(); } for (j=0;j<N-1;j++) { for (i=0;i<N-j;i++) { if ( value_buf>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf; value_buf = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } return value_buf[(N-1)/2];}

粒子滤波 matlab

粒子滤波matlab

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性贝叶斯滤波算法，广泛应用于目标跟踪、定位和状态估计等领域。它在一些特定的问题中，如非线性、非高斯、非线性动态模型和非线性观测模型的情况下，表现出了良好的适应性和准确性。

本文将以MATLAB为例，一步一步介绍粒子滤波（Particle Filter）的原理和实现。

1. 粒子滤波的基本原理：

粒子滤波是通过随机样本（粒子）来对目标状态进行估计的一种方法。它通过构建一个粒子集合来代表目标状态空间上的概率密度函数，并按照贝叶斯滤波的理论进行权重更新和重采样，从而实现对目标状态的估计。

2. 粒子滤波的实现步骤：

a) 初始化：根据已知的先验知识，初始化粒子集合。粒子的初始状态可以根据先验分布随机生成，通常可以使用高斯分布进行初始化。

b) 预测/更新：根据系统的动态模型进行粒子的状态预测，然后根据观测模型，计算每个粒子与观测数据的相似度/权重。

c) 权重归一化：计算出所有粒子的权重之后，对权重进行归一化，使

得所有权重之和等于1。

d) 重采样：根据权重对粒子进行重采样，即以一定的概率选取粒子，从而减少粒子集合中的多样性，提高粒子集合的估计准确性。

e) 重复以上步骤：重复预测/更新、权重归一化和重采样的步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数）或目标状态已被准确估计。

3. MATLAB中的粒子滤波实现：

在MATLAB中，可以使用`particlefilter`函数来实现粒子滤波。以下是一个简单的例子，演示如何使用MATLAB实现粒子滤波。

C语言十大滤波算法

C语言是一种广泛应用于嵌入式系统、图形界面、游戏开发等领域的编程语言。在信号处理和图像处理等领域，滤波算法是一种重要的处理方式。滤波算法可以对信号进行去噪、平滑、边缘检测等操作，从而提高信号的质量和准确度。

在C语言中，有许多优秀的滤波算法被广泛应用。下面将介绍C语言中的十大滤波算法，并讨论它们的原理和应用领域。

1.均值滤波算法：均值滤波是一种简单有效的滤波算法，通过计算像素周围若干个邻域像素的平均值作为滤波结果。均值滤波适用于去除高频噪声，但会造成图像细节的模糊。

2.中值滤波算法：中值滤波算法通过计算像素周围若干个邻域像素的中值作为滤波结果。中值滤波可以有效去除椒盐噪声，但不能处理高斯噪声。

3.高斯滤波算法：高斯滤波算法利用高斯函数对图像进行滤波，以平滑图像并去除噪声。高斯滤波在保持图像边缘信息的同时，能够有效降低噪声。

4.自适应中值滤波算法：自适应中值滤波算法根据像素邻域内像素的不同情况选择中值滤波器的大小，对不同噪声情况进行适应性处理。

5.双边滤波算法：双边滤波算法是一种非线性滤波算法，通过同时考虑空间信息和灰度差异信息，可在去噪的同时保持图像的边缘信息。

6.快速傅里叶变换（FFT）滤波算法：FFT滤波是一种频域滤波算法，通过将信号从时域转换到频域，对频谱进行滤波后再进行逆变换，能够有

效去除周期性噪声。

7.小波变换滤波算法：小波变换是一种时频联合分析方法，将信号分

解为不同频率的子带，通过阈值处理可以实现去噪。

8.自适应滤波算法：自适应滤波算法根据图像中的纹理复杂度自动选

10种简单的数字滤波算法(C++源程序)

以下是10种简单的数字滤波算法C++实现示例：

1. 均值滤波

均值滤波是数字滤波算法的一种常见形式，它可以通过计算一定范围内像素值的平均值来平滑图像。其C++实现如下：

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

// Function to implement mean filter

void meanBlur(Mat& img, Mat& result, int k_size)

{

int img_rows = img.rows;

int img_cols = img.cols;

// Create a same sized blank image

result.create(img_rows, img_cols, img.type());

for(int r=0; r<img_rows; r++)

{

for(int c=0; c<img_cols; c++)

{

// Define the window of radius k_size

int r_min = max(0, r-k_size/2);

int r_max = min(img_rows-1, r+k_size/2);

int c_min = max(0, c-k_size/2);

int c_max = min(img_cols-1, c+k_size/2);

单片机一阶滤波器 c语言程序

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cic滤波器c语言代码

```c

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <math.h>

// CIC滤波器参数

#define N 10 // 滤波器阶数

#define M 2 // 输入信号的符号数

#define K 4 // 输出信号的符号数

#define Ts 0.01 // 采样周期

// CIC滤波器系数

double cic_coeff[N][M];

// CIC滤波器初始化

void cic_init() {

for (int i = 0; i < N; i++) {

for (int j = 0; j < M; j++) {

cic_coeff[i][j] = sin(2 * M_PI * i / N) * cos(2 * M_PI * j / N);

}

// CIC滤波器计算

double cic_filter(double input[], int len) {

double output[len];

double xv[N];

double yv[K];

for (int i = 0; i < len; i++) {

for (int j = 0; j < N; j++) {

if (i >= j) {

xv[j] = input[i - j];

} else {

xv[j] = 0;

}

for (int j = 0; j < K; j++) {

yv[j] = 0;

for (int k = 0; k < N; k++) {

粒子滤波算法原理及Matlab程序(专题)

粒子滤波算法的应用领域
目标跟踪
粒子滤波算法广泛应用于目标跟踪领域，如雷达跟踪、视频
跟踪等。
导航制导
在无人驾驶、导弹制导等领域，粒子滤波算法用于估计无人系统的位置和速度。
故障诊断
在工业领域，粒子滤波算法用于对复杂系统进行故障诊断和预测。
金融领域
在金融领域，粒子滤波算法用于资产价格预测和风险管理。
示例
粒子滤波算法的Matlab实现代码
```matlab % 初始化参数 N = 100; % 粒子数量
粒子滤波算法的Matlab实现代码
% 模拟动态系统
P = eye(2); % 初始状态误差协方差矩阵
x = [0; 0]; % 初始状态
01
03 02
粒子滤波算法的Matlab实现代码
01
实验方法
采用对比实验、重复实验等方法，对算法性能进行客观评估。
粒子滤波算法的性能优化
参数调整
根据实际应用需求和实验结果，调整算法参数以优化性能。
算法改进
针对算法的不足之处进行改进，以提高性能和鲁棒性。
并行计算
采用并行计算技术，提高算法的计算效率。
05 粒子滤波算法的改进与拓展
粒子滤波算法的改进方向
粒子滤波算法的Matlab实现代码
% 模拟观测数据
z = zeros(1,100); % 初始观测数据

粒子滤波算法原理及Matlab程序(专题)-精选文档

3、粒子滤波原理
• 粒子滤波目前有四大基本的重采样方法，分别是残差重采样（Residual resampling），多项式重采样（Multinomial resampling），系统重采样（Systematic resampling），随机重采样（random resampling），关于他们的原理，读者可以到网上检索相关的论文。
2、蒙特卡洛原理
• • • 粒子滤波技术是以蒙特卡洛为基础的蒙特卡洛：用实验模拟的方法解决复杂的积分计算问题硬币投掷实验（1）掷一枚均匀硬币，正面朝上的次数X服从参数为１，p的二项分布,X~B(1,p) 在Matlab中编辑.m文件输入以下命令：
1
function cion_throw_test1 p=0.3; % 正面朝上的概率 m=1000; % 实验次数 fun(p,m); % 修改不同的p,m值 function fun(p,mm) pro=zeros(1,mm); randnum = binornd(1,p,1,mm); % 服从二项分布 a=0;
X l sin 2
l si n 2 2 l l 2 p X sin dxdw ˆP 0 0 2
2、蒙特卡洛
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 说明：利用蒙特卡洛模拟计算圆周率 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function buffon_test l=0.6; m=10000; % 实验次数 buffon(l,m); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function piguji=buffon(llength,mm) %llength 是针的长度 %mm 是随机实验次数 frq=0; xrandnum = unifrnd(0,0.5,1,mm); phi= unifrnd(0,pi,1,mm); for ii=1:mm if (xrandnum(1,ii)<=(llength*sin(phi(1,ii))/2)) frq=frq+1; end end piguji=2*llength/(frq/mm) 实验结果如下：

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