使用无迹卡尔曼滤波器进行非线性最小二乘优化matlab开发

该项目使用 MATLAB 语言实现了递归最小二乘 (RLS) 滤波器算法，用于信号降噪。

卡尔曼滤波是一种常用的技术，在Matlab中实现无迹卡尔曼滤波器时，可以借助于Yi Cao教授于2011年发布的代码。该滤波器能够根据输出历史进行准确的预测和平滑处理，特别是在预测噪声范围可控的情况下，其跟踪和平滑性能得到显著提升。

MATLAB论文设计：卡尔曼滤波与最小二乘滤波仿真实验，持续更新，促进学术交流。若不确定版块归属，请等待管理员移动。这些资料来源于学校教师，涵盖简单问题的解决方法。单篇论文和整体压缩包均有提供，以满足不同需求。以下为部分截图，如有需要，请留下邮箱联系。

比较了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼纳滤波在预测性能上的差异，提供一个程序可改的比较框架，方便根据需求自定义函数。

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

在Matlab中，共轭梯度法是一种常用的优化算法，用于求解非线性最小二乘问题。该算法通过迭代求解目标函数，使得其梯度逐渐减小，最终达到最小值。下面是一个使用Matlab实现共轭梯度法的示例代码。 示例代码： function [result, x_result, num] = conjungate_gradient(f, x0, epsilon) syms lambdas; n = length(x); nf = cell(1, n); for i = 1 : n nf{i} = diff(f, x{i}); end nfv =

该软件涵盖两种情况：一种是已知的激励力，另一种是未知的输入力。对于后一种情况，请查看PDF案例1中的详细说明。运行cal.m以解决前向问题，并使用unknown_input.m/known_input.m进行参数识别。

设计了一种二维卡尔曼滤波器，用于有效跟踪运动目标的Matlab开发项目。

exp2fit方法精确解决非线性最小二乘问题，适用于特定的指数函数形式：在有噪声数据下，通过选择不同的拟合模型（如单指数或双指数）来优化参数。例如，可以使用 f=s1+s2exp(-t/s3) 或 f=s1+s2exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5)，具体选择由caseval参数决定。