مجموعه کدهای تخمین حالت و پارامتر با فیلتر کالمن

تهیه اطلاعات پیوسته به روز و دقیق در مورد مکان و سرعت یک شی معین فقط به کمک توالی مشاهدات در مورد موقعیت آن شی، که هر کدام شامل مقداری خطاست امکان پذیر است. این فیلتر در طیف گسترده‌ای از کاربری‌های مهندسی از رادار گرفته تا بصیرت رایانه‌ای کاربرد دارد. روش تصفیه کالمن یکی از عناوین مهم در تئوری کنترل و مهندسی سیستم‌های کنترلی می‌باشد.

فیلتر کالمن (Kalman Filter) یک فیلتر بازگشتی کارامد است که حالت یک سیستم پویا را از یک سری اندازه گیری‌های همراه با خطا بر آورد می‌کند. به همراه یک تنظیم کننده خطی مرتبه دوم (linear quadratic regulator LQR) فیلتر کالمن مسائل Gaussian control خطی مرتبه دوم (linear-quadratic Gaussian control - LQG) را حل می‌کند. فیلتر کالمن، LQR و LQG راه حلی هستند برای آنچه شاید اساسی‌ترین مسائل تئوری کنترل می نامند...

کاهش بعد با استفاده از شبکه های عصبی

آموزش شبکه های عصبی در نرم افزار SPSS

آموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل

کتاب نظریه و تمرین فیلتر کالمن با استفاده از نرم افزار متلب (Kalman Filtering - Theory and Practice Using MATLAB)، مشتمل بر 9 فصل، 582 صفحه، با فرمت pdf، همراه با تصاویر، به زبان انگلیسی، به ترتیب زیر گردآوری شده است:

Chapter 1: General Information

On Kalman Filtering
On Optimal Estimation Methods
On the Notation Used In This Book
Summary
Problems

Chapter 2: Linear Dynamic Systems

Chapter Focus
Dynamic System Models
Continuous Linear Systems and Their Solutions
Discrete Linear Systems and Their Solutions
Observability of Linear Dynamic System Models
Summary
Problems

Chapter 3: Random Processes and Stochastic Systems

Chapter Focus
Probability and Random Variables (RVs)
Statistical Properties of RVs
Statistical Properties of Random Processes (RPs)
Linear RP Models
Shaping Filters and State Augmentation
Mean and Covariance Propagation
Relationships Between Model Parameters
Orthogonality Principle
Summary
Problems

Chapter 4: Linear Optimal Filters and Predictors

Chapter Focus
Kalman Filter
Kalman–Bucy Filter
Optimal Linear Predictors
Correlated Noise Sources
Relationships Between Kalman–Bucy and Wiener Filters
Quadratic Loss Functions
Matrix Riccati Differential Equation
Matrix Riccati Equation In Discrete Time
Model Equations for Transformed State Variables
Application of Kalman Filters
Summary
Problems

Chapter 5: Optimal Smoothers

Chapter Focus
Fixed-Interval Smoothing
Fixed-Lag Smoothing
Fixed-Point Smoothing
Summary
Problems

Chapter 6: Implementation Methods

Chapter Focus
Computer Round off
Effects of Round off Errors on Kalman Filters
Factorization Methods for Square-Root Filtering
Square-Root and UD Filters
Other Implementation Methods
Summary
Problems

Chapter 7: Nonlinear Filtering

Chapter Focus
Quasilinear Filtering
Sampling Methods for Nonlinear Filtering
Summary
Problems

Chapter 8: Practical Considerations

Chapter 9: Applications to Navigation

حل معادله انتقال حرارت دو بعدی به روش صریح و ضمنی در نرم افزار متلب

شبیه سازی متعادل سازی بار در شبکه های برق با نرم افزار متلب

تحلیل صفحه خمشی تحت بار گسترده ثقلی در نرم افزار متلب

* توجه:
لازم به ذکر است که علاوه بر فایل کتاب آموزشی بالا، مجموعه کدهای تخمین حالت و پارامتر با فیلتر کالمن در نرم افزار MATLAB، جهت آموزش هرچه بهتر این مبحث نیز جهت دانلود قرار داده شده است:

مدل سیمیولینک و برنامه فیلتر کالمن استاندار یک بعدی 1D standard Kalman Filter (Simulink model and program)
بسته جامع فیلتر کالمن (Kalman Filter Package)
فایل آموزشی فیلتر کالمن در متلب Kalman Filter in Matlab (Tutorial)
آموزش فیلتر کالمن بی رد (Learning the Unscented Kalman Filter)
فیلتر کالمن خطی (Linear Kalman Filter)
چارچوب فیلتر کالمن برای تخمین حالت و پارامتر در متلب (Kalman filtering framework)
فیلتر کالمن برای رفع نویز فیلم های دارای نویز (Kalman filter for noisy movies)
بهینه سازی کمترین مربعات غیر خطی با استفاده از تخمین پارامتر توسط فیلتر کالمن بی رد (Nonlinear least square optimization through parameter estimation using the Unscented Kalman Filter)
یادگیری فیلتر کالمن از دیدگاه فیدبک (Learning the Kalman Filter: A Feedback Perspective)
آموزش پیاده سازی فیلتر کالمن در سیمیولینک (Learning Kalman Filter Implementation in Simulink)
آموزش فیلتر کالمن توسعه یافته (Learning the Extended Kalman Filter)
فیلتر کالمن توسعه یافته دوگانه (Dual Extended Kalman Filter)
فیلتر کالمن توسعه یافته برای داده های سیستم موقعیت دهی عمومی (Extended Kalman Filter(EKF) for GPS)
آموزش و طراحی شبکه های عصبی مصنوعی با استفاده از فیلتر کالمن بی رد (Neural Network training using the Unscented Kalman Filter)
فیلتر کالمن دسته ای (Ensemble Kalman Filter)
رابط گرافیکی یا GUI برای رفع نویز سیگنال های ویدئویی و تصویری با استفاده از فیلتر کالمن (GUI for denoising video signals with Kalman filter)
تعقیب هدف دو بعدی با استفاده از فیلتر کالمن (2D Target tracking using Kalman filter)
تخمین یک حالت دارای مقدار ثابت با استفاده از فیلتر کالمن (Estimating a constant state using the Kalman Filter)
فیلتر کالمن سلسله مراتبی برای پیش بینی سری های زمانی پزشکی (Hierarchical Kalman Filter for clinical time series prediction)
آموزش و طراحی شبکه های عصبی مصنوعی با استفاده از فیلتر کالمن توسعه یافته (Neural Network training using the Extended Kalman Filter)

مدلسازی و شبیه سازی موتور هیسترزیس با نرم افزار متلب

تحلیل اجزاء محدود خرپای دو بعدی با نرم افزار متلب

متلب برای مهندسین عمران

جهت دانلود کتاب آموزشی و مجموعه کدهای تخمین حالت و پارامتر با فیلتر کالمن در نرم افزار MATLAB بر لینک زیرکلیک نمایید.

مجموعه کدهای تخمین حالت و پارامتر با فیلتر کالمن

اگر به فراگیری مباحث مشابه مطلب بالا علاقه‌مند هستید، آموزش‌هایی که در ادامه آمده‌اند نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

تشخیص خطای اولیه ترانسفورماتور بر اساس شبکه عصبی مصنوعی

برنامه نویسی به روش المان محدود در نرم افزار متلب

محاسبه معکوس ماتریس با استفاده از کوفاکتور در متلب

برنامه آنالیز قاب دو بعدی به روش تحلیل ماتریسی در نرم افزار متلب

پردازش سیگنال دیجیتال در نرم افزار متلب

تحلیل قوسی از دایره با تکیه گاه های گیردار با استفاده از نرم افزار متلب

تاریخ : جمعه 99/10/26 | 7:0 صبح | نویسنده : برتر فایل | نظر

مدلسازی رفتار غیرالاستیک نانوتیوب های کربنی توسط مکانیک محیط پیو

بر اساس نتایج آزمایشات بارگذاری بر روی نانوتیوب های کربنی و کامپوزیت های آن، شکل پذیری و جذب انرژی قابل توجهی در ورای حد الاستیک در این نانوسازه ها دیده شده است. با توجه به محدودیت های محاسباتی روش های تحلیلی (نظیر دینامیک مولکولی و مکانیک کوانتومی) برای شبیه سازی این رفتار، در این پروژه از روش مدلسازی مکانیک محیط پیوسته در قالب روش اجزای محدود استفاده شده است. به این صورت که ابتدا چگونگی بروز رفتار غیر الاستیک در نانوتیوب ها و سپس شیوه های مدلسازی در این اندازه و اعتبار آنها در قالب روش های مکانیک محیط پیوسته بررسی شده است...

تشریح کامل مسائل مکانیک محیط های پیوسته برای مهندسان

مقدمه ای بر مکانیک محیط های پیوسته به همراه تشریح کامل مسائل

مقدمه ای بر مکانیک محیط های پیوسته

پروژه مدلسازی رفتار غیر الاستیک نانوتیوب های کربنی توسط مکانیک محیط پیوسته، مشتمل بر 21 اسلاید، به زبان فارسی، تایپ شده، به همراه تصاویر، با فرمت powerpoint گردآوری شده است.

* توجه:
لازم به ذکر است که علاوه بر فایل پروژه بالا، 6 مقاله مرتبط با مباحث نانوتیوب های کربنی با عناوین زیر نیز جهت دانلود قرار داده شده است:

مقاله 1: مدلسازی رفتار غیرالاستیک نانوتیوب های کربنی توسط مکانیک محیط پیوسته (زبان فارسی، 7 صفحه، فرمت pdf)
مقاله 2:Modeling of Non-elastic behavior of Carbon Nanotubes upon (زبان انگلیسی، 7 صفحه، فرمت pdf)
مقاله 3: Nonlocal Cntinuum Models for Carbon Nanotubes Subjected to Static Loading (زبان انگلیسی، 20 صفحه، فرمت pdf)
مقاله 4:Continuum mechanics modelling and simulation of carbon nanotubes (زبان انگلیسی، 20 صفحه، فرمت pdf)
مقاله 5:Modeling of carbon nanotubes and carbon nanotube polymer composites (زبان انگلیسی، 27 صفحه، فرمت pdf)
مقاله 6: بکارگیری تئوری الاستیسیته گرادیان کرنشی در بررسی اثر اندازه بر خواص الاستیک نانولوله تک جداره کربنی (زبان فارسی، 10 صفحه، فرمت pdf)

جهت دانلود پروژه مدلسازی رفتار غیر الاستیک نانوتیوب های کربنی توسط مکانیک محیط پیوسته به همراه مقالات بالا بر لینک زیر کلیک نمایید.

مدلسازی رفتار غیرالاستیک نانوتیوب های کربنی توسط مکانیک محیط پیوسته

اگر به فراگیری مباحث مشابه مطلب بالا علاقه‌مند هستید، آموزش‌هایی که در ادامه آمده‌اند نیز به شما پیشنهاد می‌شوند

مقدمه ای بر مکانیک محیط های پیوسته

تانسورها - ریاضیات نظریه نسبیت و مکانیک پیوسته

شبیه سازی و تجزیه تحلیل ضربه بالستیک با استفاده از مدل مکانیک آسیب پیوسته

تحلیل اجزاء محدود خرپای دو بعدی با نرم افزار متلب

آنالیز و تحلیل مهندسی با نرم افزار آباکوس

مجموعه آموزش روش اجزای محدود مقدماتی

اجزاء محدود غیر خطی پروفسور عیسی سلاجقه

تاریخ : پنج شنبه 99/10/25 | 7:0 صبح | نویسنده : برتر فایل | نظر

حل کردن مشکلات با استفاده از نرم افزار متلب

This book is for people who need to solve ordinary differential equations (ODEs), both initial value problems (IVPs) and boundary value problems (BVPs) as well as delay differential equations (DDEs). These topics are usually taught in separate courses of length one semester each, but Solving ODEs with MATLAB provides a sound treatment of all three in about 250 pages. The chapters on each of these topics begin with a discussion of “the facts of life” for the problem, mainly by means of examples. Numerical methods for the problem are then developed
– but only the methods most widely used. Although the treatment of each method is brief and technical issues are minimized, the issues important in practice and for understanding the codes are discussed. Often solving a real problem is much more than just learning how to call a code. The last part of each chapter is a tutorial that shows how to solve problems by means of small but realistic examples