Фильтрация с использованием параметрической модели сигналов (фильтр Калмана), страница 2

Рис. 3.11. Результаты фильтрации при К0 = 1, К1 =10 а0 = 0,63 (-10%)

Рис. 3.12. Результаты фильтрации при К0 = 1, К1 =10 а0 = 0,778 (+10%)

4. Выводы.

Фильтр Калмана эффективно фильтрует белый шум, наложенный на сигнал от объекта, используя модель системы. Модель позволяет получать оценки координат состояния системы и формировать отфильтрованный сигнал системы.

В процессе исследования работы фильтра Калмана выяснено, что при увеличении К0 и К1 повышается чувствительность фильтра по производной сигнала и по самому сигналу. Оптимальное качество фильтрации достигнуто при К0 =К1 =1 и К0=1, К1=10.