wyy状态是什么意思(wyy是什么意思啊)
wyy状态是什么意思
1.多维状态空间模型是一种常用的时间序列数据建模方法，可用于预测、滤波、参数估计等方面。让我们用C++实现一个多维状态空间模型并给出一个案例。
2.首先，我们需要定义一个StateSpace类，它包括以下成员变量和成员函数:
3.1成员变量
4.- n_:状态向量的维数
5.- m_:观测向量的维数
wyy状态是什么意思6.- A_:状态转移矩阵
7.- B_:控制向量系数矩阵
8.- C_:观测向量的系数矩阵
9.- Q_:状态噪声的协方差矩阵
10.- R_:观测噪声的协方差矩阵
11.- x_:当前状态向量
12.- P_:当前状态的协方差矩阵
13.2成员功能
14.-StateSpace（int n，int m）:构造函数，它初始化n_和m_并分配内存空间。
15.- ~StateSpace（）:释放内存空间的析构函数。
16.-void setA（Mat & A）:设置状态转移矩阵A_。
17.-void setB（Mat & B）:设置控制向量系数矩阵B_。
18.-void setC（Mat & C）:设置观测向量系数矩阵C_。
19.-void setQ（Mat & Q）:设置状态噪声协方差矩阵Q_。
20.-void setR（Mat & R）:设置观测噪声协方差矩阵R_。
21.-void setState（Vec & x）:设置当前状态向量x_。
22.-void setP（Mat & P）:设置当前状态的协方差矩阵P_。
23.-Vec getState（）const:获取当前状态向量x_。
24.-Mat getP（）const:获取当前状态的协方差矩阵P_。
25.-void update（Vec & u，Vec &y）:根据控制向量u和观测向量y更新状态向量x_和状态协方差矩阵P_。
26.其中Mat和Vec分别表示矩阵和向量，可以使用OpenCV库中的Mat和Mat_ classes实现。
27.接下来，我们给出一个简单的案例，假设有一个一维状态空间模型，其状态转移矩阵为A =【1】，观测向量系数矩阵为C =【1】，状态噪声协方差矩阵为Q =【0.1】，观测噪声协方差矩阵为R =【1】。初始状态向量为x _ 0 =【0】，初始状态协方差矩阵为P _ 0 =【1】。我们将使用这个模型来预测未来五个时刻的状态。
28.该代码实现如下:
29.```cpp
30.#包括
31.#包括
32 .使用命名空间std
33 .使用名称空间cv；
34 .类状态空间
35.{
公众:
37.StateSpace（int n，int m）；
38.~ StateSpace（）；
39 .空刚毛（Mat & A）；
40 . void setB（Mat & B）；
41 . void setC（Mat & C）；
42 . void setQ（Mat & Q）；
void setR（Mat & R）；
44 . void setState（Vec & x）；
45.void setP（材料和工艺）；
46.vec getState（）const；
47.mat getP（）const；
48.void更新（Vec &u，Vec & y）；
49 .私人:
50.int n _；//状态向量的维度
51.int m _；//观察向量的维度
52.mat A _；//状态转移矩阵
53.mat B _；//控制向量系数矩阵
54.mat C _；//观测向量系数矩阵
55.mat Q _；//状态噪声协方差矩阵
56.mat R _；//观测噪声协方差矩阵
57.vec x _；//当前状态向量
58.mat P _；//当前状态的协方差矩阵
59.};
60.StateSpace::StateSpace（int n，int m）
61.{
62.n _ = n
63.m _ = m
64.a _ = Mat::zeros（n_，n _，CV _ 64fc 1）；
65.b _ = Mat::zeros（n _，1，CV _ 64fc 1）；
66.c _ = Mat::zeros（m _，n_，CV _ 64fc 1）；
67.q _ = Mat::zeros（n_，n _，CV _ 64fc 1）；
68.r _ = Mat::zeros（m_，m _，CV _ 64fc 1）；
69 . x _ = Vec::zero（n _）；
70.p _ = Mat::zeros（n_，n _，CV _ 64fc 1）；
71.}
72.状态空间::~状态空间（）
73.{
74.}
void StateSpace::setA（Mat & A）
76.{
77.A . copy to（A _）；
78.}
void StateSpace::setB（Mat & B）
80.{
81.B . copy to（B _）；
82.}
83 .空状态空间::setC（Mat & C）
84.{
85.C . copy to（C _）；
86.}
void StateSpace::setQ（Mat & Q）
88.{
89.Q . copy to（Q _）；
90.}
91 . void StateSpace::setR（Mat & R）
92.{
93.R . copy to（R _）；
94.}
95 . void StateSpace::setState（Vec & x）
96.{
97 . x . copy to（x _）；
98.}
void StateSpace::setP（Mat & P）
100.{
101.P . copy to（P _）；
102.}
103.vec StateSpace::getState（）const
104.{
return x _；
106.}
107.mat StateSpace::getP（）const
108.{
109 .返回P _；
110.}
111 . void StateSpace::update（Vec & u，Vec &y）
112.{
113.//K是卡尔曼增益矩阵。
114.Mat K = P_ * C_。t（）*（C _ * P _ * C _。t（）+R _）。inv（）；
115.//更新状态向量和状态协方差矩阵。
116 . x _ = A _ * x _+B _ * u+K *（y-C _ * x _）；
117.P _ =（Mat::eye（n_，n_，CV _ 64fc 1）-K * C _）* P _ *（Mat::eye（n _，n _，CV _ 64fc 1）-K * C _）。t（）+K * R _ * K . t（）；
118.}
119.int梅恩（）
120.{
121.//定义状态空间模型
122.国家空间ss（1，1）；
123.//设置模型参数
124.Mat A = Mat::ones（1，1，CV _ 64fc 1）；
125.Mat C = Mat::ones（1，1，CV _ 64fc 1）；
126.Mat Q = Mat::ones（1，1，CV _ 64fc 1）* 0.1；
127.Mat R = Mat::ones（1，1，CV _ 64fc 1）；
128.Vec x0 = Vec::zeros（1）；
129.Mat P0 = Mat::ones（1，1，CV _ 64fc 1）；
130 .刚毛藻（A）；
131 . ss . SETC（C）；
132 . ss . setq（Q）；
133 . ss . setr（R）；
134 . ss . setstate（x0）；
135 . ss . setp（P0）；
136.//定义控制向量和观察向量。
137.Vec u = Vec::zeros（1）；
138.Vec y = Vec::zeros（1）；
139.//预测未来五个时刻的状态。
140 . for（int I = 0；I < 5；i++）
141.{
142.//更新状态向量和状态协方差矩阵。
143.ss .更新（u，y）；
144.//输出当前状态向量
145.cout
