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卡尔曼滤波与数字滤波区别
卡尔曼滤波原理是指一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
数字滤波器相比模拟滤波器有更高的信噪比。这主要是因为数字滤波器是以数字器件执行运算，从而避免了模拟电路中噪声(如电阻热噪声)的影响。
以最大限度地减少信息疑义度，信息论研究中提出了滤波理论。所谓“滤波”，通俗地说，是指从获得的信号与干扰的合成波中，尽可能将干扰波滤除掉，分离出所期望的信息。这与过滤嘴香烟能滤掉有害的尼古丁有点类似。
卡尔曼滤波比四元数好。卡尔曼滤波是一种递归算法，计算复杂度较低，适用于实时性要求较高的应用，四元数的计算复杂度相对较高，尤其在涉及大量四元数运算时，会增加计算负担和开销，所以卡尔曼滤波比四元数好。
第一次接触动态状态估计,SCADA量测到的数据可以做为动态估计的输入量吗...
根据可获取的量测数据估算动态系统内部状态的方法。对系统的输入和输出进行量测而得到的数据只能反映系统的外部特性，而系统的动态规律需要用内部状态变量来描述。因此状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义。
该系统将成为电力系统调度中心的动态实时数据平台的主要数据源，并逐步与SCADA/EMS系统及安全自动控制系统相结合，以加强对电力系统动态安全稳定的监控。
网络数据传输网络数据传输应采用动态平衡双网技术，对底层网络数据传输进行封装，实现服务器和工作站各个节点之间透明的网络数据传输，同时可以监视网络流量、网络传输异常，并自动进行告警。
数据分析处理 根据量测数据绘制位移u与时间t的关系曲线，可以较直观地看出围岩位移变化的情况，并初步判定围岩是否趋于稳定或出现异常情况。
首先建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。在命令行输入ls y c x，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。
无法进行动态监控。工作电流为零意味着车辆完全停止，这就使开路电压法完全不可用于动态的SOC监测。
卡尔曼线性和非线性的区别
卡尔曼滤波算法的主要优点是适用于线性系统和高斯噪声，具有较好的估计精度和计算效率。但在实际应用中，系统往往是非线性的，噪声也可能是非高斯的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等改进算法来处理。
这将允许你精确地建模任何线性系统。对于非线性系统，需要用到 扩展卡尔曼滤波 ，区别在于EKF多了一个把预测和测量部分进行线性化的过程。
总结： 我们可以用这些公式对任何线性系统建立精确的模型，对于非线性系统来说，我们使用扩展卡尔曼滤波，区别在于EKF多了一个把预测和测量部分进行线性化的过程。
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