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状態の推定

システムの動作中に状態を推定し、コードを生成して組み込みターゲットに展開する

オンラインの状態推定アルゴリズムは、新しいデータが利用可能になるとシステムの状態推定を更新します。システムの状態を推定するには、リアルタイムのデータと線形および非線形のカルマンフィルターアルゴリズムを使用できます。Simulink^® ブロックを使用してオンラインの状態推定を実行し、Simulink Coder™ を使ってこれらのブロックの C/C++ コードを生成して、組み込みターゲットにこのコードを展開できます。オンライン状態推定をコマンドラインで実行し、MATLAB^® Compiler™ または MATLAB Coder を使用してコードを展開することも可能です。

関数

`kalman`	カルマンフィルター設計、カルマン推定器
`kalmd`	連続プラント用の離散のカルマン推定器の設計
`estim`	推定器ゲインを設定して、状態推定器を作成
`extendedKalmanFilter`	オンライン状態推定に対する拡張カルマンフィルターオブジェクトの作成
`unscentedKalmanFilter`	オンライン状態推定に対するアンセンテッドカルマンフィルターオブジェクトの作成
`particleFilter`	オンライン状態推定のための粒子フィルターオブジェクト
`correct`	拡張カルマンフィルター、アンセンテッドカルマンフィルター、または粒子フィルターと測定値を使用して、状態および状態推定誤差の共分散を修正します。
`predict`	拡張カルマンフィルター、アンセンテッドカルマンフィルター、または粒子フィルターを使用した次のタイムステップにおける状態および状態推定誤差の共分散の予測
`residual`	拡張カルマンフィルターまたはアンセンテッドカルマンフィルターを使用するとき、測定残差と残差共分散を返す
`initialize`	粒子フィルターの状態を初期化
`clone`	オンライン状態推定オブジェクトをコピーします。

ブロック

Kalman Filter	離散時間または連続時間の線形システムの状態の推定
Extended Kalman Filter	拡張カルマンフィルターを使用した離散時間非線形システムの状態の推定
Particle Filter	粒子フィルターを使用した離散時間非線形システムの状態の推定
Unscented Kalman Filter	アンセンテッドカルマンフィルターを使用した離散時間非線形システムの状態の推定