Este vídeo aborda el mismo problema que el vídeo [rampdetr], mediante un filtro de
Kalman estacionario, con el comando de Matlab dlqe. Se utiliza el modelo
de doble integrador que en el referido vídeo se usaba para generar la
deriva/tendencia, esta vez incorporado a las ecuaciones de estado del modelo para
disen~ar un observador óptimo, de modo similar a la propuesta en los vídeos [ress]
y [ressml] con asignación de polos.
El resultado es un filtro paso-alto (doble derivador,
), que
concuerda con lo intuitivamente esperado: el doble derivador cancela el efecto del
doble integrador. Se comprueba la respuesta en frecuencia, respuesta ante
escalón y la sen~al filtrada de la serie de datos ejemplo, comparando los
resultados con el ejemplo anterior donde se usó detrend. El filtro de Kalman es
“causal”, esto es, permite ir actualizando el estimado de deriva/tendencia sobre la
marcha, en linea, cosa que detrend no puede (porque necesita una serie de datos
completa hasta el final).
, Duración: 12:38