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先放代码
几种滤波算法相比，卡尔曼滤波明显复杂的多，计算量增大不少，现在的程序运算+取样部分已经达到30ms左右，不知道会不会受到限制，这个先不讨论了。
从曲线上看，平滑效果最好的是二阶互补滤波，但是由于K取值较小，收敛速度比较差；
卡尔曼滤波不负众望，收敛速度和滤波效果平衡得很好，或许Q_omega还可以尝试更小的值；
一阶互补滤波效果最差，但是响应还是很灵敏，K值应该还有减小的空间，而且它的运算非常简单，对采样时间几乎不构成什么影响。
三种滤波算法都可以通过调整参数得到更均衡的滤波效果，我想请教的是在这样一个没有理想曲线的情况下，有没有一个定量的方法来判定滤波特性的好坏？还是只能根据实际要求来尝试得到一个平衡值？又或对于自平衡小车和四轴飞行器，有各自的经验曲线？
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发表于 2015-3-24 01:10 PM
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