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trackingEKF
设置属性调整值
自从R2022b
tunedProps setTunedProperties(过滤器)
例子
setTunedProperties (过滤器,tunedProps)设置可调属性调整值tunedProps输入参数。
setTunedProperties (过滤器,tunedProps)
过滤器
tunedProps
全部折叠
负载真理和检测数据。
负载(“filterTuningData.mat”,“真相”,“detlog”);
创建一个默认的trackingFilterTuner对象。获得trackingEKF对象使用FilterInitializationFcn财产。
trackingFilterTuner
FilterInitializationFcn
调谐器= trackingFilterTuner;过滤器=函数宏指令(tuner.FilterInitializationFcn detlog {1});
调整滤波器获得调谐特性。
tunedProps =调整(调谐器、detlog、真理)
Iter RMSE步长3 2 0 1 9.1951 0.1509 9.2177 9.0457 - 1.5275 9.0452 - 0.0169 9.0455 9.0452 - 0.0636 0.0149 - 4 5 6 7 8 9.0452 - 0.0081 9.0452 - 0.0044 9.0452 0.0080
tunedProps =结构体字段:ProcessNoise: [3 x3双]StateCovariance: [6 x6双)
设置可调过滤器使用的属性setTuendProperty目标函数的过滤器。显示噪声调谐过程。
setTuendProperty
setTunedProperties(过滤器,tunedProps);disp (filter.ProcessNoise);
1.0 e-04 * 0.0528 0.0001 0.5792 0 0 0 0 0 0
trackingKF
trackingUKF
trackingCKF
跟踪滤波器,指定为这些对象之一:
trackingIMM
调整值,指定为一个结构。在大多数情况下,您可以生成这种结构的调优目标函数的trackingFilterTuner对象。
调优
这种结构可以有不同的领域不同的跟踪滤波器对象自每个跟踪滤波器的可调谐特性是不同的。例如,对于trackingEKF对象,这种结构有两个字段:ProcessNoise和StateCovariance。此外,每个字段的值格式变化基于跟踪滤波器的设置对象。可调属性和对应值格式,使用tunableProperties目标函数的过滤器。
ProcessNoise
StateCovariance
tunableProperties
介绍了R2022b
tunableProperties|tunableFilterProperties|trackingFilterTuner
tunableFilterProperties
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