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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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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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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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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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包括kf，ekf，pf，upf可以自己定制模型参数，完成滤波-ReBEL currently contains most of the following functional units which can be used for state-, parameter- and joint-estimation:
Kalman filter
Extended Kalman filter
Sigma-Point Kalman filters (SPKF)
Unscented
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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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无香粒子滤波的一个matlab例程，其中有ekf,ukf,pf,upf-In these demos, we demonstrate the use of the extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter (UKF), standard particle filter (a.k.a. condensation, survival of the fittest, bootstrap filter, SIR, sequential M
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扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波，粒子滤波三种算法的比较，matlab程序。-Extended Kalman filter, unscented Kalman filter, the comparison of the particle filter three algorithms, Matlab program.
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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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包含多种滤波模型算法，包括卡尔曼滤波模型，IMM滤波模型-Includes a variety of filter model algorithms, including Kalman filtering model, IMM filter model
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粒子滤波 卡尔曼滤波EKF UKF 三种算法跟踪性能比较,有详细的注释-Particle filter Kalman filter EKF UKF three algorithms to track performance comparison with detail annotation
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DOA估计常用算法，包括：music算法， GKIJci 定位机制，卡尔曼滤波算法，自适应梯度算法，空间平滑算法，改进的空间平滑算法以及 gcvGuun 定时估计.-DOA estimation algorithms commonly used, including: music algorithm, GKIJci positioning mechanism, Kalman filter, adaptive gradient algorithm, spatial smoothing algor
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DOA估计常用算法，包括：music算法， LscrTU 定位机制，卡尔曼滤波算法，自适应梯度算法，空间平滑算法，改进的空间平滑算法以及 kdLnwSv 定时估计.-DOA estimation algorithms commonly used, including: music algorithm, LscrTU positioning mechanism, Kalman filter, adaptive gradient algorithm, spatial smoothing algor
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DOA估计常用算法，包括：music算法， uzrpAQ 定位机制，卡尔曼滤波算法，自适应梯度算法，空间平滑算法，改进的空间平滑算法以及 djTgsAd 定时估计.-DOA estimation algorithms commonly used, including: music algorithm, uzrpAQ positioning mechanism, Kalman filter, adaptive gradient algorithm, spatial smoothing algor
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DOA估计常用算法，包括：music算法， TQgfyP 定位机制，卡尔曼滤波算法，自适应梯度算法，空间平滑算法，改进的空间平滑算法以及 hzQppKn 定时估计.-DOA estimation algorithms commonly used, including: music algorithm, TQgfyP positioning mechanism, Kalman filter, adaptive gradient algorithm, spatial smoothing algor
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