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Matrix Plotten
 

Lars_1991
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2019, 18:05     Titel: Matrix Plotten
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Hallo liebe Forum-Mitglieder,

ich möchte gern aus einer Diagonalmatrix, Werte plotten. Mein Algorithmus gibt mir für jeden Berechnungsschritt eine Matrix zurück. Auf der Hauptdiagonalen stehen die Werte für meine Zustände [Position X Position Y Heading Geschwindigkeit Drehrate]. Mich interessiert wie sich diese über alle Filterschritte verändern.
In der Hilfe habe ich folgendes gefunden:
https://de.mathworks.com/help/matlab/ref/plotmatrix.html

Jedoch weiß ich nicht wie ich das auf meine Matrix anwenden soll. Vllt kann mir jemand helfen oder hat eine gute Idee.
Ich wünsche einen schönen Abend

Liebe Grüße
Lars

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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2019, 21:27     Titel:
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Hallo,

Vorschlag:
- aus jeder Matrix mit diag die Diagonale extrahieren.
- die entstehenden Vektoren zu einer Matrix zusammenfassen.
- die Matrix mit plot visualisieren.

Grüße,
Harald
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Lars_1991
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2019, 22:12     Titel:
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Hallo Harald,

ja diese Idee hatte ich als Alternative sofern es keinen Befehl dafür gibt.
Kann ich über
Code:
P_Matrix_neu = diag(P_k)
das herauslösen?
Das müsste ich wahrscheinlich in den Algorithmus legen, sodass er es bei jedem Filterschritt macht oder?
Code:
for k = 1:length(M_z)
    % Berechnung Kalman Gain
    S = J_H_1 * P_k * J_H_1' + R_1;
    K = (P_k * J_H_1')/S;
    % Berechnung der Schätzung
    z = M_z(k,:);
    y = z' - H(x_k);                                
    % Berechnung der Innovation
    x_k = x_k + (K * y);
    % Speichere Schätzung
    s_x_e(:,k) = x_k;
    % Speichere Messung
    s_z_L(:,k) = z;
    % Berechnung der nächsten Fehlerkovarianz
    P_k = (I - (K * J_H_1)) * P_k;
   
    % Vorhersage Zustand und Fehlerkovarianz für nächsten Zeitschritt
    x_k = D_A_Kurve(x_k);
    % speichere Vorhersage
    s_x_p(:,k) = x_k;
    P_k = J_D_A_Kurve(x_k) * P_k * J_D_A_Kurve(x_k)' + Q;
end


Würde mich noch über eine Antwort freuen.

Lg Lars
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2019, 22:46     Titel:
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Hallo,

ja, und ja. Vor dem end z.B. folgendes einfügen:
Code:
P_Matrix_neu(:,k) = diag(P_k);


Das geht davon aus, dass alle P_k gleich groß sind.

Dann
Code:
plot(P_Matrix_neu')


Grüße,
Harald
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Lars_1991
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2019, 22:49     Titel:
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Hallo Harald,

habe es so gemacht. Danke für die Hilfe!

Code:
P_k = J_D_A_Kurve(x_k) * P_k * J_D_A_Kurve(x_k)' + Q;
    % Speichere Fehlerkovarianz
    s_P_k(:,k) = diag(P_k);


Code:
figure('Name','Fehlerkovarianz')

plot((1:n),M_Fehlerkov(1,:))
hold on
plot((1:n),M_Fehlerkov(2,:))
plot((1:n),M_Fehlerkov(3,:))
plot((1:n),M_Fehlerkov(4,:))
plot((1:n),M_Fehlerkov(5,:))
grid on
hold off
xlabel("Filterschitte n")
legend('X','Y','phi','v','psi')


Ich wünsche eine gute Nacht.

Lg lars
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2019, 22:56     Titel:
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Hallo,

das Plotten kannst du so einfacher haben:
Code:
plot((1:n),M_Fehlerkov)


Ebenfalls eine gute Nacht,
Harald
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