1、“.....这当然是不能理解为线性滤波。然而，些非线性估计方法已经或即将很普遍。这些包括非线性的扩展卡尔曼滤波器，无迹的卡尔曼滤波器，在我的书里也有介绍见额外阅读本文末尾处。在这篇文章我将会谈论的是两个最基本的非线性的扩展卡尔曼滤波。标准的卡尔曼滤波我刚总结并不直接适用于非线性系统。然而，如果我们想把非线性系统变换为线性系统，我们可以利用线性估计方法来估计系统状态。为了难点非线性系统，我们将使用个数学工具叫泰勒级数展开，下面我们即将介绍泰勒级数展开非线性卡尔曼滤波的关键是扩展系统的非线性方程在围绕个名义上的点的泰勒级数展开。泰勒级数展开的种非线性函数可以写成,在方程中是的第个衍生式，该方程看起来很复杂，但方程真的是很简单。让我们来看个例子。假设我们想拓展在点泰勒级数在。记住，衍生的是，而派生出来的是。那意味着我们可以写出的泰勒级数展开是因为我们正在点上处展开，我们看到，。的泰勒级数展开等于如果我们使用二阶泰勒级数展开的，我们可以这样说，因为大约等于。这就是所谓的二次，因为它是的二次方项。换句话说，我们可以忽略其余在泰勒级数中的高次方项......”。

2、“.....的次方愈大它所代表的值的影响就越小。试试自己把用二阶泰勒级数展开。表显示及其二阶泰勒级数展开的各个的值。我们看到当越小也就是，当我逐渐接近名义点时，泰勒级数展开可以让我们更好地逼近的真正值。换句话说，阶泰勒级数展开的个函数是相当于图显示函数连同它在点时的阶泰勒级数展开。当的值很小时图上的这两条线是相当接近的，表明了泰勒级数的展开很好的近似于。但是当越大而这两条线分开。所以对大值的，是种不好的泰勒级数展开近似。生活在现实我们看过了卡尔曼滤波器可改装为在非线性系统的状态估计。结果叫做卡尔曼滤波器扩展卡尔曼滤波算法。我觉得它很有趣,在世纪年代的在美国国家航空和宇宙航行局的太空计划的航天器导航中第次应用卡尔曼滤波的线性系统并不是非线性系统。卡尔曼滤波器的使用是源自斯坦利施密特在背后的驱动。最早是在五十年代和六十年代初，美国国家航空和宇宙航行局开始时的登月任务的可行性研究时，施密特是国航空暨太空总署艾米斯动态分析分支的酋长。,卡尔曼和施密特共同开发这,理论,卡尔施密特需要个导航算法。非线性卡尔曼滤波使施密特发挥了重要的作用，在世纪年代初,卡尔曼滤波器常常被称为卡尔曼施密特过滤器......”。

3、“.....那是，卡尔曼滤波器设计人员需要了解系统，够得上能够描述其行为与微分方程组。在实践中，这往往是最困难的部分的实现方法，利用卡尔曼滤波器在卡尔曼滤波的另个挑战是能够精确模拟系统噪音。在我们推导卡尔曼滤波器时，我们使用了个阶泰勒级数逼近非线性系统方程。如果我们使用二阶泰勒级数近似方程式我们会有个更精确的逼近我们的非线性方程组。这是个例子，所谓的高阶的方法对非线性滤波。如果系统非线性尤其严重，高阶的方法也许能给更好的结果。这些高阶的方法还包括二阶卡尔曼滤波迭代卡尔曼滤波，。方程和有几个变量都是矩阵是时间指标称为系统的状态个已知的系统输入或称为控制信号是测量输出是过程噪声和是测量噪声除了时间指标，每个变量总的来说都是矢量，因此含有更多的不止个元素。关于状态估计问题，我们要估计，因为它包含所有的系统信息。问题是，我们不能直接很好地描为测量。相反，我们测量的是的和测量噪声的个函数。我们可以利用来帮助我们获得的估计，但是我们不能必然的从上获得这些表面信息，因为它受到噪音的影响。举个例子，假设我们的系统是辆坦克，移动机器人汽车或其他可沿直线运动的些交通工具......”。

4、“.....系统的状态由车辆位置和速度表示。输入是加速度和输出为测量位置。让我们进步假设我们能够测量每秒的位置。该系是个在时刻上包含车辆位置和速度的矢量，而是个等于加速度的标量，是个等于实测位置的标量。是个由于凹坑产生的过程噪声矢量，我们对知识的不确定性和其他未建模效果。最后。是等于测量噪声的个标量也可以说是仪表误差。现在，假设我们想要控制车辆跟踪个特定的路径，或者由于其他些原因我们要估计车辆的位置。我们仅能使用作为我们的位置，但是是噪声。我们本可以通过使用卡尔曼滤波做得更好。这是因为个卡尔曼滤波算法不仅测量位置，而且有包含信息的状态方程。卡尔曼滤波器方程可以这样写在时间步长时,卡尔曼滤波器的被称为个线性滤波器因为这些方程不含指数函数，三角函数，都是能使用直线来绘制的各种图形表达方程。在卡尔曼滤波方程里有意义的变量是的估计值叫做卡尔曼增益这是个矩阵也称为估计误差的协方差也是个矩阵是过程噪声的协方差，是测量噪声的协方差另外的两个矩阵上标表示矩阵的逆阵上标表示矩阵的转置是恒等矩阵为了初始化个卡尔曼滤波器，我们开始需要估计在最初的时间的状态......”。

5、“.....如果我们非常有信心在我们的初始估计，则应该是比较小的。如果我们是非常不确定我们的初始估计并则应会很大。从长远来讲，这些初始化值不会让不同的滤波器的性能有多大不同。线性局限性好的，那么卡尔曼滤波是种线性滤波器，可以应用于线性系统。不幸的是，线性系统并不真正存在所有系统最终是非线性的。即使是简单的关系的欧姆定律也只是个在有限范围内的近似值。如果电阻器的电压超过定数值时，欧姆定律就不适用了。图显示个典型的通过电阻的电流和电压之间的关系。当输入电压很小时两者之间的关系近似是条直线，但如果功率耗散电阻超过定的值时候，两者的关系变得十分的非线性。即使是个装置简单的电阻是近似线性，之后也只在有限范围内操作。这说明了个事实线性系统不存在这个真实的世界。所以我们看到，线性系统并不真正存在。然而，许多系统能够接近线性系统例如，标准的卡尔曼滤波器给出良好的好的结果。但到目前为止只能用到足够近。最终我们会碰到个系统，连较小范围的操作都不能形成好的线性状态，并且标准卡尔曼滤波不再给予良好的结果。在这些情况下,我们会需要去探索非线性滤波......”。

6、“.....输出额定电压是，最大重复浪涌电流为，输出输入隔离电压大于。驱动电路的触发部分如图所示。光电耦合器是以光为媒介传输电信号的种电光电转换器件。它由发光源和受光器两部分组成。把发光源和受光器组装在同密闭的壳体内，彼此间用透明绝缘体隔离。发光源的引脚为输入端，受光器的引脚为输出端，常见的发光源为发光二极管，受光器为光敏二极管光敏三极管其工作原理在光电耦合器输入端加电信号使发光源发光，光的强度取决于激励电流的大小，此光照射到封装在起的受光器上后，因光电效应而产生了光电流，由受光器输出端引出，这样就可以实现电光电的转换。图光电耦合器光耦的基本结构是将光发射器红外发光二极管红外和光敏器硅光电探测敏感器件的芯片封装在同外壳内,并用透明树脂灌封充填作光传递介质,通常将光发射器的管脚作输入端,光敏器的引脚作为输出端。当输入端加电信号后,光发射器在电信号的作用下将其转换成光信号,其光的强弱与信号电流成正比,此光照射到封装在起的受光器上后,再转变成输出电流加到负载上,从而完成电光电转换。此种信号传输方式的优点是信号回路与输出回路完全隔离,即没有电的直接连接,可以各自采用独立的电源系统......”。

7、“.....晶振电路在单片机电路中晶振的作用非常大，结合单片机内部的电路，产生单片机所必需的时钟频率，单片机的切指令的执行都是建立在晶振的基础上。晶振利用种特殊的晶体，在电能和机械能之间相互转化产生共振，提供稳定精确的单频震荡，为系统提供基本的时钟信号。晶振电路晶振电路的作用晶振是给单片机提供工作信号脉冲的。这个脉冲就是单片机的工作速度。比如晶振。单片机工作速度就是每秒。和电脑的概念样。当然。单片机的工作频率是有范围的。不能太大。般就不上去了。不然不稳定。接地的话数字电路弄的来乱点也无所谓。看板子上有没有模拟电路。接地方式也是不固定的。般串联式接地。从小信号到大信号依次接。然后小信号连到接地来削减偕波对电路的稳定性的影响，所以晶振所配的电容在之间都可以的，没有什么计算公式。但是主流是接入两个的瓷片电容，所以还是随主流。晶振电路的原理晶振是晶体振荡器的简称，在电气上它可以等效成个电容和个电阻并联再串联个电容的二端网络，电工学上这个网络有两个谐振点，以频率的高低分其中较低的频率是串联谐振，较高的频率是并联谐振。由于晶体自身的特性致使这两个频率的距离相当的接近,在这个极窄的频率范围内......”。

8、“.....所以只要晶振的两端并联上合适的电容它就会组成并联谐振电路。这个并联谐振电路加到个负反馈电路中就可以构成正弦波振荡电路，由于晶振等效为电感的频率范围很窄,所以即使其他元件的参数变化很大,这个振荡器的频率也不会有很大的变化。开关电源模块开关电源模块是给电路中的运放电机构的整体性能也由磨合期转入适应期，此时表现得较为稳定。出现的问题多是个别电子元器件存在质量问题。如位置电流变换器，中间接触器，过力矩的微动开关等。电动执行器运行后期进入运行后期，元器件的老化问题和传动部件磨损问题开始变得极性滤波可以是困难和复杂的，这当然是不能理解为线性滤波。然而，些非线性估计方法已经或即将很普遍。这些包括非线性的扩展卡尔曼滤波器，无迹的卡尔曼滤波器，在我的书里也有介绍见额外阅读本文末尾处。在这篇文章我将会谈论的是两个最基本的非线性的扩展卡尔曼滤波。标准的卡尔曼滤波我刚总结并不直接适用于非线性系统。然而，如果我们想把非线性系统变换为线性系统，我们可以利用线性估计方法来估计系统状态。为了难点非线性系统，我们将使用个数学工具叫泰勒级数展开......”。

9、“.....泰勒级数展开的种非线性函数可以写成,在方程中是的第个衍生式，该方程看起来很复杂，但方程真的是很简单。让我们来看个例子。假设我们想拓展在点泰勒级数在。记住，衍生的是，而派生出来的是。那意味着我们可以写出的泰勒级数展开是因为我们正在点上处展开，我们看到，。的泰勒级数展开等于如果我们使用二阶泰勒级数展开的，我们可以这样说，因为大约等于。这就是所谓的二次，因为它是的二次方项。换句话说，我们可以忽略其余在泰勒级数中的高次方项。这是因为在泰勒级数中，的次方愈大它所代表的值的影响就越小。试试自己把用二阶泰勒级数展开。表显示及其二阶泰勒级数展开的各个的值。我们看到当越小也就是，当我逐渐接近名义点时，泰勒级数展开可以让我们更好地逼近的真正值。换句话说，阶泰勒级数展开的个函数是相当于图显示函数连同它在点时的阶泰勒级数展开。当的值很小时图上的这两条线是相当接近的，表明了泰勒级数的展开很好的近似于。但是当越大而这两条线分开。所以对大值的，是种不好的泰勒级数展开近似。生活在现实我们看过了卡尔曼滤波器可改装为在非线性系统的状态估计......”。