[自][數] 狀态估計
The model of the power system state estimation is generalized.
對電力系統狀态估計的模型進行了歸納。
Effect of random sampling number on state estimation is discussed.
本文對隨機抽樣數目對狀态估計結果的影響進行了讨論。
Lane state estimation is the key function of driver assistant system.
車道狀态估計是車輛輔助駕駛系統的關鍵功能。
State estimation of singular discrete-time linear systems is discussed.
讨論了線性離散奇異系統的狀态估計問題。
After performing Kalman filter, the optimal state estimation can be obtained.
進行卡爾曼濾波後，可以獲得系統狀态最優估計值。
“State estimation”（狀态估計）是指通過傳感器數據、數學模型和算法，推斷一個動态系統内部狀态的過程。這些狀态通常是無法直接觀測的，但可以通過間接測量和計算來推測。以下是詳細解釋：
狀态（State）
指描述系統當前狀況的變量集合。例如：
估計（Estimation）
由于傳感器存在噪聲、系統模型不完美或部分狀态無法直接測量，需通過數學方法（如濾波、優化）從觀測數據中推導出最可能的狀态值。
卡爾曼濾波（Kalman Filter）
適用于線性高斯系統，通過預測-更新兩步驟疊代優化估計值。
擴展卡爾曼濾波（EKF）
處理非線性系統的近似方法，通過局部線性化實現。
粒子濾波（Particle Filter）
基于蒙特卡洛采樣的非參數化方法，適合強非線性或非高斯噪聲場景。
滑動窗口優化
結合曆史數據窗口進行批量優化，如SLAM（同步定位與建圖）。
狀态估計通常建模為：
$$
begin{aligned}
xk &= f(x{k-1}, u_k) + w_k quad &text{(狀态方程)}
z_k &= h(x_k) + v_k quad &text{(觀測方程)}
end{aligned}
$$
其中，(x_k)為狀态，(u_k)為控制輸入，(z_k)為觀測值，(w_k)和(v_k)為噪聲。
狀态估計是自動化系統實現感知、決策和控制的基礎技術，直接影響系統精度與可靠性。
"狀态估計"是指在一個系統中，基于其觀測數據，推斷出該系統的内部狀态。"狀态估計"在許多領域都有廣泛的應用，例如機器人導航、飛行控制、金融市場分析等等。下面将詳細解釋這個詞彙及其相關用法、例句、近義詞和反義詞。
"狀态估計"是一個名詞短語，通常用于描述一個系統的特定功能。例如，"我們需要對這個機器人進行狀态估計，以便它能夠更好地導航"。"狀态估計"還可以作為一個動詞短語，例如"我們需要對這個系統進行狀态估計"。
"狀态估計"是指使用傳感器或其他測量設備，在一個系統中收集數據，并使用這些數據推斷出系統的内部狀态。這個過程通常涉及到對系統進行建模，以便能夠使用數學公式和算法進行計算。狀态估計可以用于預測未來的系統狀态，從而幫助系統做出更好的決策。
"狀态估計"的近義詞包括"狀态量估計"、"狀态預測"、"狀态識别"等。這些詞彙都與使用觀測數據推斷系統狀态相關。
"狀态估計"的反義詞是"狀态控制"。狀态控制是指通過對系統的輸入進行控制，以便使系統的狀态達到期望的目标狀态。狀态控制通常需要通過狀态估計來确定系統的當前狀态。
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