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particle-filter-mcmc
- 该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进.-the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC
The_nonlinear_filtering_algorithm_performance_anal
- 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
ann
- 介绍了一种基于神经网络白化匹配滤波器的QRS 波检测方法。我们用神经网络白化匹配滤波器来处 理ECG 信号的低频成分, 模拟其非线性及非稳态的特性。处理后的信号中含有ECG 中大部分高频成分, 让其通过 一线性匹配滤波器来检测QRS 波及其位置。对于大噪声的ECG 信号, 在匹配滤波器后加差分滤波, 取平方及滑动 平均等处理, 提高检测正确率。使用这种方法我们对M IT?B IH 心电信号数据库中噪声比较大的105号数据进行的 处理, 检测正确率为9912 。作为对比, 用数字
UOEKF
- 将扩展卡尔曼滤波用于非约束型非线性优化问题，代码具有极高的参考价值。-A function using the extended Kalman filter to perform unconstrained nonlinear optimization
FuzzyRBF
- 这是我以前编写的RBF神经网络进行非线性滤波时的源程序 声明:不调用任何工具箱 请大家讨论指正！-rbf network
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- 运用粒子滤波进行非线性系统故障检测的算法例子-Examples of particle filter for nonlinear system fault detection algorithm
NN_EKF
- 基于非线性扩展卡尔曼滤波的Matlab程序-The extended Kalman filter can not only estimate states of nonlinear dynamic systems from noisy measurements but also can be used to estimate parameters of a nonlinear system. A direct application of parameter estimation is to t
UKF
- 基于非线性动力系统的无迹卡尔曼滤波matlab程序-onlinear state estimation is a challenge problem. The well-known Kalman Filter is only suitable for linear systems. The Extended Kalman Filter (EKF) has become a standarded formulation for nonlinear state estimation.
MPF-vs-PHD
- 边缘粒子滤波（MPF）将状态方程中线性部分和非线性部分分别用卡尔曼滤波和粒子滤波进行估计，可以提高跟踪的精度，所以将其引入到PF-PHD滤波中，将二者接合起来，以提高PF-PHD滤波的跟踪精度。MPF-PHD滤波可以很好的提高跟踪的精度，抗干扰能力强，具有良好的鲁棒性。-Because of that MPF use KLAM and PSO to evaluate,which can achieve higher accurty.combing MPF and PF-PHD can achie
RBF-shenjingwanglou
- RFB神经网络 主要有RFB神经网络的实现、非线性滤波-RFB neural networks are mainly realized RFB neural networks, nonlinear filtering