来自式是，和来自式。滤波器内部条件在早先参考书中已经讨论了。在期间，最初任务是计算滤波器增益。注意是，当式和相同时，等式已经给出。下步是根据真实计算过程来获得。然后通过式合并测量值来生成状态估计。式在这里是式完全重复。最后通过式来获得估计协方误差。每次和成对后，系统重复用以前估计过去计划或预测新估值。这递归本质是滤波器大特色它实际应用比设计每次操作直接数据滤波器应用更为有效„‟。在过去所有过去测量值基础上滤波器递归代替当前估计。下面提供了滤波器操作完整图片，从和组合成前面图表。滤波器参数和调整在滤波器实际应用中，测量噪声协方差通常先于滤波器操作之前测量。测量值协方误差般是实际可能因为我们能够测量过程，无论如何当运行滤波器为了决定测量噪声变化我们般能够得到离线例子测量值。系统噪声协方误差测定般是很困难，因为我们不能直接得到观测估计过程。有时候相关简单系统模型能产生可能结果，如果通过选择它注入足够不确定进入过程。确，在这种情况下，我们希望系统测量值是可信。在另种情况，无论我们是否选择个有理数参数，时间前级滤波器参数统计说通过调整滤波器参数和便能得到。这个调整经常离线操作，通常在系统中，另种明显滤波器般参考系统鉴定。机常量在前两节中，我们描述了离散和扩展滤波器基本形式，为了更好了解滤波器运算和性能，我们在这里举个简单例子。系统模型在这个简单例子中，我们估计个随机常标量，例如，电压。假设，我们能够获得测量常数，但是测量值是被均方根为白噪声破坏例如，从模拟到数字转换是不准确。在这个例子中，系统为线性差分方程其中，测量值∈，并定义在种状态不随时刻而变化，因此。这里没有控制输入，因此。噪声测量值为直接状态，于是。注意，我们在许多地方没有考虑下标，这是因为在简单模型中，各参数均为常数滤波器等式和参数等式为和等式为假设个很小系统变化，我们使。我们能够确定，但是为了更好调整滤波器，假定个很小但又不为值，下面我们会给出证明。根据经验知道，随机常量真实值有标准自然概率分布，于是我们定义滤波器常量为，换句话说，工作前，我们使。类似，我们需要选择初始值，如果我们完全确定初始化状态估计是正确，那么。然而，初始估计是不确定，选择能起滤波器初始化和使。于是证明，二者选择是临界，我们能够选择任何≠，最终，滤波器是收敛，我们以开始。仿真开始，我们随机选择个标量。不是，因为它表示真实值。然后，我们模拟个不同标准偏差为零自然误差分布测量值。记得，我们假设测量值被均方根为白噪声破坏。我们只有在同准确测量情况下系列个仿真值能在滤波器循环内得到单独测量值例如，相同测量噪声。于是在不同参数模拟比较是很有用。在第次仿真时，我们确定了在时测量协方差。因为这是真实测量协方误差，我们根据平衡响应和估计方差来预测最优特性。在第二次和第三次仿真中，将有更多证据。描述了第次仿真结果。随机常量真实值已经在实线上给定了，噪声值为标记，滤波器估计仍保持曲线。第次仿真。随机常量真实值已经在实线上给定了，噪声值为标记，滤波器估计仍保持曲线。当考虑到上面选择时，我们提到这选择在≠时候不是临界，因为滤波器最终会收敛。下面中，我们画出了相对于重复值。通过第个重复，它解决了从到近似最初选择。个重复后，我们最初协方误差从到调整。在滤波器参数和调整那节中，我们简要讨论了为了获得不同滤波器特性而改变或调整参数和。在下面和中，我们能看到当各自以因子增加或减小时，滤波器是如何改变。在中，滤波器告诉测量方差是大次迹，并设其为，最后解得。对于更详细看„‟。最小化式结果种形式如下从中，我们可以看到测量均方误差趋于时，增益加权余数会越大，尤其另方面，当估计协方误差趋于时，增益加权余数越小，尤其考虑加权另种方法当测量协方误差趋于时，真实测量值越来越真实，这时，预测值越来越不真实，另方面，当估计协方误差趋于时，真实测量值越来越不真实，预测值越来越不真实。滤波器概率初步式调整来源制约于在先前测量值准则上估计概率。此时，我们足够指出滤波器保持了分布状态二阶矩。式状态估计反映了分布状态均值阶矩这是在条件和同时满足自然分布。估计协方误差反映分布状态变化二阶非中心矩，换之，对于滤波器更详细概率初步，可以参考„‟。离散滤波器算法我们从大体概述了种包含离散滤波器形式高级算法来开始这部分看以前脚注。在描述完它高级目之后，我们将在滤波器本文集中到特定公式和应用。滤波器是用反馈控制形式来估计过程在当时滤波器估计过程状态，然后在噪声测量值时获得反馈。比如，滤波器等式有两组等式和等式。这等式是当前状态之前过程和获得下个时刻状态估计协方误差。这等式反映是反馈。如伴有新测量值状态估计和获得提高估计组合。当被作为修正方程时，也被作为原始等式。确实，最后估计算法与解决数字问题预测修正算法相似，如下所示不间断离散滤波器循环，适时计算当前状态估计。在那时通过真实测量值来调整设计估例如，。于是假定测量值为慢。第二次仿真。滤波器响应测量较慢，导致减小估计方差。在中，滤波器说明测量方差小于次例如于是假定噪声测量值是非常快。第三次仿真。滤波器快速响应测量值，增加估计方差。虽然，常数估计是相对直接。它明显证明滤波运转。特别，中，滤波是明显，因为估计出现比噪声测量明显平滑。卡尔曼滤波器介绍摘要在年，发表了关于递归解决线性离散数据滤波器的著名论文，从那时间起，由于在数字计算的大部分提高，滤波器已成为广泛研究和应用的学科，尤其是自动或辅助导航系统。 滤波器是套数学等式，它提供了种有效的以最小均方误差来估计系统状态的计算递归的方法。 它在以下几方面是非常强大的它支持过去现在甚至将来估计，甚至在系统准确模型也未知的情况下。 差趋于时，增益加权余数会越大，尤其另方面，当估计协方误差趋于时，增益加权余数越小，慢鱼的时代，只有尽快实施此项目，才能占得市场先机，获得高额经济效益。建议尽快再购取定数量的伺服器进行中试，中试合格则可以进行，大批量的大规模的改造生产。项目背景项目名称承办单位主管部门拟建地区和地点术中心主管部门成都市经济技术委员会拟建地点和改造内容本项目在集团厂区内四川省崇州市集中工业区宏业大道北段对现有注塑机械进行设备技术改造，无新征土地和厂房,利用原有厂房面积承担可行性研究工作的单位单位名称信息产业电子设计研究院有限公司公司目前生产所用注塑机全是采用变量泵动力系统，公司经多年生产实践发现，变量泵系统存在不少缺陷变量泵对流量变化的动态响应时间较长，导致注塑周期加长机器的噪音变大对液压油的清洁度要求较高。当今塑料行业竞争激烈，如若继续使用当前变量泵系统的话，公司将在产品的生产周期上跟不上节奏，同时因为耗电量大，也将会大大增加核准通过，归档资料因此，为了减少生产成本，加快生产周期，节约能源，必须对当前的变量泵注塑机进行改造。在传统设计上，只考虑到共用性，设计时是以最大容量为基础，在实际的加工中，常常是大马拉小车的现象，所以，在注塑机运行过程中电能浪费相当严重。对于油泵马达而言，注塑机在注塑过程的负载是处于变化状态。年节煤量吨节约收入万元达产年平均增值税及税金附加万元达产年平均利润总额万元达产年平均销售利润率达产年平均销售利税率达产年平均序号项目单位数据和指标备注总投资利润率达产年平均总投资利税率达产年平均财务内部收益率税后财务净现值万元税后投资回收期年含建设期盈亏平衡点生产能力表示可行性研究结论综上所述，本项目符合国家节能降耗政策，设备改造的技术工艺先进成熟，可有效节约能源电能，提高单位生产效率，降低生产成本，同时保护工作环境而改造后设备制造出成品其市场潜力巨大，未来投资回报快，社会经济效益明显。因此，本项目可行。第二章项目背景和发展概况项目提出的背景税金附加本项目销项税按原材料进项税计算，城市建设维护税和教育费附加分别按增值税的和计算。净利润达产年平均净利润总额为万元。所得税企业所得税税率为。公积基金按可供分配的利润的按提取。财务评价财务盈利能力分析项目投资财务内部收益率税后项目投资财务净现值万元税后项目投资回收期年含建设期不确定性分析盈亏平衡分析上式中年固定成本年可变成本年销售收入年销售税金及附加当产量达到设计生产能力的时，项目即可盈亏平衡，项目抗风险能力较强。敏感性分析项目实施过程中有很多因素可能发生变化，这里对建设投资销售价格发生变化时，对财务内部收益率的影响进行分析，分析结果详见下表。表敏感性分析表序号项目项目投资财务内部收益率较基本方案增减基本方案销售价格销售价格建设投资建设投资分析表明，相比之下，销售价格是最敏感的因素。经济分析主要结果本项目主要经济分析结果见表。表经济分析主要结果表序号项目单位数据和指标备注总投资万元其中固定资产投资万元铺底流动资金万元节约收入万元达产年平均增值税及税金附加万元达产年平均利润总额万元达产年平均销售利润率达产年平均销售利税率达产年平均总投资利润率达产年平均总投资利税率达产年平均财务内部收益率税后财务净现值万元税后投资回收期年含建设期盈亏平衡点生产能力表示综合评价通过以上财务指标计算和分析，可以得出以下结论本项目自身的财务状况较好，全部投资的财务内部收益率为，投资回收期年，达产年平均年创利税万元，说明项目有较好的盈利能力。以生产能力利用率表示的盈亏平衡点为，说明项目适应市场变效益，但项目投资巨大，项目建设自筹资金比例较大，因此管理好资金使用流程，提高资金使用效率，降低资金使用成本，有效而合理的利用资金有利于项目总投资额的降低，是保证项目稳定收益的首要因素。目前，我国养老地产行业仍处于初级发展阶段，行业经验不足，传统养老观念将导致养老地产需要定的市场培育期本行业的建设投资额巨大，仅有部分发达城市个别开发商开发了老年住宅同时，现有老年社区主要为中高经济实力的老年月年月。第十二章项目招投标方案招标依据招标组织原则为保证工程质量，防范和化解工程建设中的违法行为，规范招标投标活动，保护国家利益社会公共利益和招标活动当事人的合法权益，按照中华人民共和国招投标法，编制