Post Image

Solver tasarımı, özellikle bir bilgisayar simülasyonunda, herhangi bir fiziksel dinamik sistemi taklit etmek için önemli bir konudur. Bu konunun temelinde yatan mekanizmayı anlamak için diferansiyel denklemler ve matris denklemleri açısından geliştirilmesi gereken bir model olmalıdır.

Bu çalışmada, verilen zaman parametreleri ve sistem modellerine göre her türlü sistemi simüle etmek için bir sistem dinamiği kütüphanesi geliştirilmiştir. Bu GitHub deposunda CPP programlama dili de desteklenmektedir!

Bu kütüphanenin iki ana kullanımı vardır:

  • gömülü sistemlerde herhangi bir sinyali filtreleme
  • sistem tanımlama ve tahmin

Basic Usage with Arduino

// Filter Setup

// Fast Kalman Filter Parameters
double Qparameter = 0.1;      // Covariance Process Noise Coefficient
double Rparameter = 10;       // Covariance Measurement Noise Coefficient
double samplingPeriod = 0.01; // Fixed Sampling time of System
double PNStd = 0.04;          // Initial Process Noise Deviation
double MNstd = 0.04;          // Initial Measurement Noise Deviation
double initialValue = 25;     // Known or estimated Initial Value

FastKalmanFilter SensorFilter1(Qparameter, Rparameter, samplingPeriod, PNStd, MNstd, initialValue);

...

while(true){
    ...
    filteredValue1 = SensorFilter1.GetEstimation(temp, 0.0); // Get Filtered value
    ...
}
Comments are closed.