matlabsir模型代码-bayesianEstimation:使用卡尔曼滤波器（线性和扩展）和粒子滤波器（SIR）进行贝叶斯...

matlab sir 模型代码贝叶斯估计 使用卡尔曼滤波器（线性和扩展）和粒子滤波器（SIR）进行贝叶斯估计的实际研究 这是我在贝叶斯估计的背景下所做的研讨会的结果。 目标是实现我在实际示例中学到的一些算法。 代码是用 Matlab 编写的，我用它们来提取最终演示文稿中显示的结果，它对应于文件“贝叶斯估计幻灯片.pdf”。 kalmanFilterExample.m 顾名思义，是一个线性卡尔曼滤波器示例，它允许我研究初始条件的影响。 basicNonlinearExample.m 是一个扩展的卡尔曼滤波器示例，用于研究类似的效果。 highNonlinearExample.m 实现了高度非线性和非平稳系统的典型示例，并显示了使用扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器（特别是 SIR）的滤波阶段。 BatteryExample.m 和 pola2015.m 是扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器的实现，它们使用锂离子电池的放电曲线来估计实际充电状态。 使用的模型和数据是 Pola 在 2015 年发表的论文“Particle-Filtering-Based Discharge Time Prognosis