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Python卡尔曼滤波器实现
我们在设计一款新产品的时候,由于选用定制开发的一个SoC器件,导致
我们在用ADC读取经由这个SoC芯片放大后的信号时,出现了极其不稳定的情
况。正常情况下ADC读取出来的信号应当为一条平稳的直线,而现实上读取出
来的信号确上下波动极其大,远远超出了我们理论计算水平。
虽然后来通过大量的研究分析,得出时SoC极其容易受到EMI干扰,在添
加屏蔽片后成功解决了这个问题,但是在研究过程中我们发现卡尔曼滤波器在处
理这种干扰时有着媲美硬件滤波器的结果,还是感到非常惊讶。
下面介绍由AndrewD.Straw提供的基于Python语言的卡尔曼滤波滤波器实
现
#coding:utf-8#python3.7importnumpyimportpylab
defKalmanFilter(z,n_iter=20):
#这里是假设A=1,H=1的情况
#intialparameters
sz=(n_iter,)#sizeofarray
#Q=1e-5#processvariance
Q=1e-6#processvariance
#allocatespaceforarrays
xhat=numpy.zeros(sz)#aposteriestimateofx
P=numpy.zeros(sz)#aposterierrorestimate
xhatminus=numpy.zeros(sz)#aprioriestimateofx
Pminus=numpy.zeros(sz)#apriorierrorestimate
K=numpy.zeros(sz)#gainorblendingfactor
R=0.1**2#estimateofmeasurementvariance,changetoseeeffect
#intialguesses
xhat[0]=0.0
P[0]=1.0
A=1
H=1
forkinrange(1,n_iter):
#timeupdate
xhatminus[k]=A*xhat[k-1]#X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+BU(k)+
W(k),A=1,BU(k)=0
Pminus[k]=A*P[k-1]+Q#P(k|k-1)=AP(k-1|k-1)A+
Q(k),A=1
#measurementupdate
K[k]=Pminus[k]/(Pminus[k]+R)
#Kg(k)=P(k|k-1)H/[HP(k|k-1)H+R],H=1
xhat[k]=xhatminus[k]+K[k]*(z[k]-H*xhatminus[k])#X(k|k)=
X(k|k-1)+Kg(k)[Z(k)-HX(k|k-1)],H=1
P[k]=(1-K[k]*H)*Pminus[k]#P(k|k)=(1-Kg(k)H)P(k|k-1),H=1
returnxhat
if__name__==__main__:
withopen((,,,encoding==)asf:
text=f.readline().split(split()
print(text)
raw_data=list()
forxintext:
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