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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及讲解
💥1 概述
本文包括两部分中的第一部分:第一部分设计与仿真;第2部分实际系统实现。它旨在演示如何使用Matlab/Simulink与Rapid STM32块集和ARM Cortex-M3处理器(STM32)一起开发数字信号处理系统;使用倾斜传感器作为案例研究。它涵盖了从设计、仿真、硬件在环测试到创建独立嵌入式系统的开发过程。内容应该尽可能的简单。
在第一部分中，解释了使用Simulink进行嵌入式系统开发的动机。然后，建立了倾斜传感器系统的简化模型。
总结了卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波(UKF)理论。然后提供图形说明，以指导您完成实现Simulink模型的整个过程，以设计，模拟和评估UKF用于倾斜传感器系统的性能。
在第二部分中，提供图形说明，以指导您完成将您的设计从Simulink模型转移到基于Rapid STM32 - R1邮票板的现实世界独立倾斜传感器系统的过程。
目录：
从概念上讲，微控制器(uC)就像我们大多数人每天使用的个人电脑(PC)。uC与PC的不同之处在于，所有东西都是由一个小手指大小的集成电路(硅芯片)构建的，而PC可能由主板和几个附加卡组成。PC可能有大量的外设选择，如COM端口，USB, Wifi，键盘，鼠标，显示器等。uC的外设更有限，通常包括定时器，SPI, USART, i2c, ADC等。一台PC可能使用64位架构，运行在千兆赫兹的速度与数百千兆字节的硬盘和RAM。uC是8位、16位或32位，运行频率不超过几百MHz，内存只有几十或几百KB。
uC通常用于自动控制独立系统，如洗衣机、带LCD显示屏的冰箱或mp3播放器。在一辆更现代的汽车里，可能会有数百个uC;一个用于监测和控制自动燃油喷射，一个用于监测ABS，一个用于监测和控制机舱温度，等等。像个人电脑一样，要使用uC，我们需要开发程序来告诉它做什么、什么时候做以及如何做。uC编程已经从像汇编这样的低级语言发展到像c这样更流行的高级编程语言。然而，在程序正常运行之前，可能需要手工编写和调试数百或数千行代码，更不用说低级编程和设备驱动程序的调试了。
在第一部分中：
1. 解释了使用 Simulink 进行嵌入式系统开发的动机。
2. 开发了一种简化的倾斜传感器系统模型。
3. 总结了卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波（UKF）理论。
4. 然后提供图形说明，指导您完成实施 Simulink 模型的整个过程，以设计、仿真和评估倾斜传感器系统 UKF 的性能。
注意：还提供了源代码，用于执行基于 Simulink 模型的蒙特卡罗模拟，以使用协方差分析评估 UKF 性能。
在第二部分中，将提供图形说明，指导您将设计从 Simulink 模型转移到基于 Rapid STM32 - R1 印章板的实际独立倾斜传感器系统的过程。
📚2 运行结果
部分代码：
% Generate random seeds to drive the Band-Limited White Noise Block in % the Accelerometer Sensor Subsystem % the seed is picked from a uniform random variable between begin_bound and % end_bound RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',sum(100*clock))); % set random seed based on clock begin_bound = 0; end_bound = 10000; seed_vec = floor(begin_bound + (end_bound - begin_bound).*rand(2,final_run)); for k = 1:final_run seed1 = seed_vec(1,k); seed2 = seed_vec(2,k); disp(['Run' num2str(k)]) sim('tilt_system',[start stop]); % This line of code starts and stops Simulink simulation automatically. if (k == 1) % First run % initialise record buffer true_roll_error_deg_rec = repmat(error_variance.signals(1).values(:,1),1,final_run); theoretical_roll_error_deg_rec = repmat(error_variance.signals(1).values(:,2),1,final_run); true_pitch_error_deg_rec = repmat(error_variance.signals(2).values(:,1),1,final_run); theoretical_pitch_error_deg_rec = repmat(error_variance.signals(2).values(:,2),1,final_run); else % Other runs % Import data from saved work space data true_roll_error_deg_rec(:,k) = error_variance.signals(1).values(:,1); theoretical_roll_error_deg_rec(:,k) = error_variance.signals(1).values(:,2); true_pitch_error_deg_rec(:,k) = error_variance.signals(2).values(:,1); theoretical_pitch_error_deg_rec(:,k) = error_variance.signals(2).values(:,2); end end time = error_variance.time; mean_true_roll_error_deg = mean(true_roll_error_deg_rec,2); mean_theoretical_roll_error_deg = mean(theoretical_roll_error_deg_rec,2); mean_true_pitch_error_deg = mean(true_pitch_error_deg_rec,2); mean_theoretical_pitch_error_deg = mean(theoretical_pitch_error_deg_rec,2); std_true_roll_error_deg = std(true_roll_error_deg_rec,0,2); std_true_pitch_error_deg = std(true_pitch_error_deg_rec,0,2); % Plot results subplot(2,1,1) plot(time,mean_true_roll_error_deg,'r-',time,mean_theoretical_roll_error_deg,'b-',time,... std_true_roll_error_deg,'g-') ylabel('Roll Errors (deg)'), xlabel('time (sec)') legend('Mean errors','\surd(P_{11})','Error std') subplot(2,1,2) plot(time,mean_true_pitch_error_deg,'r-',time,mean_theoretical_pitch_error_deg,'b-',time,... std_true_pitch_error_deg,'g-') ylabel('Pitch Errors (deg)'), xlabel('time (sec)') legend('Mean errors','\surd(P_{22})','Error std')
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]李开龙,胡柏青,高敬东,方轩.鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用[J].海军工程大学学报,2015,27(01):6-10.
[2]Krisada Sangpetchsong (2023). Introduction to Unscented Kalman Filtering
