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文件包含有5项内容：
一、扩展卡尔曼滤波EKF
二、去偏转换卡尔曼滤波CMKF
三、最小二乘拟和的方法
四、最小二乘、EKF、CMKF的比较
五、野值剔除算法
用MATLAB实现了这些具体算法和要求
-document contains five elements : an extended Kalman Filter EKF two, Partial conversion to CMKF three Kalman filtering, and the least s
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扩展卡尔曼滤波器，非线性动态滤波，是一种在线线性化的算法-extended Kalman filter, nonlinear dynamic filtering, is an online linearization algorithms
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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
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卡尔曼滤波的的算法，采用singer模型，可以应用于目标的跟踪，数据的平滑等多方面，算法效果较好-Kalman filter algorithm, using singer model, can be applied to target tracking, data smoothing and other aspects, algorithms, better-performing
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卡尔曼滤波的源码，卡尔曼滤波是在图像保留边缘基础上进行细节忽略的一种比较高级的算法。-Kalman filter source, Kalman filter is retained in the image edge based on the details of a more senior neglected algorithms.
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卡尔曼滤波是现代数字信号处理经典算法，本程序应用matlab语言实现利用卡尔曼滤波器跟踪机动目标。-Kalman filtering is a classic of modern digital signal processing algorithms, the application of this procedure using matlab language maneuvering target tracking Kalman filter.
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matlab函数的一个例子！！就是描述扩展卡尔曼滤波的一个MATLAB算法。-this is an example about ekf!extended kalman filter algorithms applied matlab
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target tracking algorithms using kalmanfilter
compute the background image->Kalman filter initialization->loop over all images
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Kalman滤波器最全面的介绍，包括公式和处理算法与过程。-Kalman filter is the most comprehensive presentation, including the formula and processing algorithms and processes.
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用MATLAB编写的单目标跟踪算法程序，采用了递归式算法，包括极大似然然估计，卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，带有注释，易于理解。-Written with the MATLAB program single-target tracking algorithm, using recursive algorithms, including maximum likelihood estimation, Kalman filtering, extended Kalman filter an
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This is unscented kalman filter and particle filter matlab algorithms.
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We are researching robot localization techniques which fuse dead reckoning measurements with range measurements from stationary radio beacons in the robot s environment.
This site provides Matlab code for three algorithms explored thus far -- an
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对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较，给出了每种方法的计算复杂度．通过一个非线性非高斯模型进行了仿真，验证了这些算法的性能。-Present the main algorithms of the nonlinear filtering extended Kalman filter, Unscented Kalman filter, particle filter, particle filt
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EKF仅仅利用了非线性函数Taylor展开式的一阶偏导部分（忽略高阶项），常常导致在状态的后验分布的估计上产生较大的误差，影响滤波算法的性能，从而影响整个跟踪系统的性能。最近，在自适应滤波领域又出现了新的算法——无味变换Kalman滤波器（Unscented Kalman Filter-UKF）。UKF的思想不同于EKF滤波，它通过设计少量的σ点，由σ点经由非线性函数的传播，计算出随机向量一、二阶统计特性的传播。因此它比EKF滤波能更好地迫近状态方程的非线性特性，从而比EKF滤波具有更高的估计精
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主要对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法进行研究，研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化，其算法简单，计算量小，适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼滤波器是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度。改进无迹卡尔曼滤波算法在UKF的基础上引入衰减因子。-The thesis focuses on the extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman f
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该代码用于实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本人花费精力完成，大家在网上是找不到相关代码的。这些代码虽然只做了部分代码优化，但其优化版本已经成功应用于我们研究组研发的主动视觉目标跟踪打击平台中。现在把它们奉献给大家！-These codes are us
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目标跟踪算法：卡尔曼滤波、粒子滤波、均值偏移。-Target tracking algorithms: the Kalman filter, particle filter and mean shift.
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卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filter is an " optimal recursive data processing a
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C codes and simulation examples for the ANFIS by Jang (Absolutely original version )-This attached file contains C code and simulation examples for the ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System) architecture proposed in [1,2].
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卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。-Kalman filter is an " optimal recursive data processing algorithm (optimization autoregression data processing algorithms)." For most of the s
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