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anolinerfilter
- 粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上，本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计，然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。在实验中，针对非线性程度不同的两种系统，分别采用五种粒子滤波算法进行实验。结果证明，本文所提出算法的各方面性能都明显优于其他四种粒子滤波算法。
kalman
- 本实验是利用卡尔曼滤波器实现一维匀加速运动的轨迹跟踪。卡尔曼滤波是一种时域滤波方法，它采用状态空间方法描述系统，算法采用递推机制，数据存储量小，在导航领域有成功的应用。-This experiment is the use of Kalman filter to achieve a one-dimensional constant acceleration of the trajectory tracking. Kalman filter is a time-domain filtering m
kalman-emulation
- 卡尔曼滤波仿真实例，内附word版实验报告-Kalman filter simulation, experimental version of the report containing a word
matlab
- 卡尔曼滤波实验和卡尔曼时间预测 包括从gps数据中读取经纬度-Time Kalman filter and Kalman prediction experiments, including data read from the gps latitude and longitude
An_improved_ekf_new_methods
- 本文对于非线性非高斯问题，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法。该方法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波器方法中，有效地重复利用新的测量信息，还利用Levenberg-Marquardt 方法调整预测协方差阵以保证算法具有全局收敛性。实验结果表明，所提方法具有更高的估计精度，是一种效率较高、性能较好的跟踪方法。-This non-Gaussian for nonlinear problems, an improved extended Kalman filter (NIEKF) th
ukf
- 无迹卡尔曼滤波UKF是重要的非线性滤波方法。它采用UT变换的方法，不再近似系统的非线性方程，它仍然用高斯随机变量表示状态分布，不过是用特定选择的样本点加以描述，每个点叫一个高斯点，它从系统状态的概率密度函数中取出；然后，按系统的真实模型演化，得到非线性演化后的σ点，使得样本均值和样本方差是真实均值和真实方差的好的近似。 在这个程序中，实现了基于UKF的滤波方法，并且建立了两种仿真环境进行实验。-Unscented Kalman filter UKF is an important nonli
kalman
- 用卡尔曼滤波实现运动目标的跟踪。可用自己的视频，实验效果良好。-Achieved with the Kalman filter to track moving objects. Use their own video, experimental results well.
2010041245
- 上传一个word档的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法，大家学习粒子滤波有益，为了使联邦滤波器够有效处理非高斯、非线性系统的状态估计问题，提出将扩展卡尔曼粒子滤波引入联邦滤波结构中，得到一种新的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法.使用扩展卡尔曼粒子滤波对联邦滤波子系统的多源数据进行处理，从而摆脱了经典卡尔曼滤波的限制，拓宽了联邦滤波器的实际应用范围.将联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法应用于非线性滤波器的一个标准验证模型进行了仿真实验，结果表明该算法是有效性的.-Abstract: A new particle
kalmanjidong
- 卡尔曼机动调试程序，描述卡尔曼滤波的状态方程，用于研究生教学实验-kalman experiment related program
(EKF)-data-fusion
- 扩展卡尔曼滤波（EKF）实验报告,有详细代码和详细报告，可运行。有需要拿去-Extended Kalman filter (EKF) lab reports, detailed code and detailed reports can be run. The need to take
algorithm-of-Calman-filter
- 介绍了卡尔曼滤波的原理及其算法，并有C++实现代码和matlab实验代码-Introduces the principle and algorithm of Calman filter, and the C++ code and matlab code
kalman-filter
- 卡尔曼滤波matlab程序，静态及动态实验，北航仪器专业大作业-kalman filter
filter-in-video-sequences
- 粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重的随机样本来得到目标的近似的运动状态，因此对于非高斯和非线性
kalman-emulation
- 用卡尔曼滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。(Use Kalman filter method to predict a single target track, and with the aid of Matlab simulation tool, to evaluate the effect of the experimental.)
Kalman Filtering
- 卡尔曼滤波实验代码以及实际用在电位器上的情况(Kalman filter experimental code, as well as the actual use of potentiometers)
3.19 基于Kalman滤波的目标跟踪
- 应用Kalrnan滤波原理，对运动目标进行跟踪，缩小目标的搜索范围，实现快速实时跟踪，使跟踪更为准确。理论分析和实验结果表明，该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比，有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性。(The Kalrnan filtering principle is used to track the moving target, reduce the search range of the target, realize fast and real-time trac