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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（5）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/10/22
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DesignSpark Mechanical - 材料清单报价界面: 如何按一下鼠标去为您的设计订购元件

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DesignSpark Mechanical - 导出格式说明: 本教程介绍了如何管理输出文件和成功导出不同文件格式的要点。

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强力抓手 – 开发新抓手系统的研发项目-费斯托（中国）有限公司: 模仿鸟类抓取强力抓手模仿鸟嘴的复杂运动。此运动的技术原则被称作瓦特链。强力抓手项目的开发者把仿生学的这一原理用 Festo 的 DMSP-5 F 流体肌肉技术加以实现，并将其与金属激光熔融工艺相结合。优化的力重比利用瓦特连杆，可在高度紧凑的安装空间内实现相对大的开模行程。通过采用轻量化结构，使用很轻的气动肌肉及钛合金 (Ti6Al-4V) 作为基本元件的材料，“强力抓手”获得了力和重量之间的良好比例。通过衍生制造的独特定形抓手内外部的轻量化结构是根据元件上的力流方向设计的，并且在这种形状下只能通过激光熔融工艺制成。激光束在 3D CAD 数据引导下将金属粉一层一层地熔化。这就为定形提供了独特的设计可能性，并可进行复杂产品的个性化 3D 印刷。无需耗能的握持和高能效的抓取只有抓取和放下时才需消耗极小的能量。这是通过一种 Fin Ray Effect®（鳍条效应）结构来完成的，这种结构能模仿鱼的尾鳍。当施加作用力时，直的平面结构转换成弯曲平面。这时有效的附着膜的接触面越来越小，将被抓取物轻缓地放下。当放下被抓取部件时，抓手内的推-推机制自动移动自适应结构，而不必使用其它驱动器或进行其它控制。