利用Matlab实践与理论的卡尔曼滤波器应用

Matlab中的卡尔曼滤波器源码

这是一个带有Matlab用户界面的卡尔曼滤波程序，具备详细的注释和三个示例供学习参考。它能够帮助开发者理解和设计各种类型的卡尔曼滤波器，对于学习和研究具有重要的指导意义。此外，还包含了初学者上手学习卡尔曼滤波的文档。

Matlab 0 2024-09-26

卡尔曼滤波理论与应用

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

Matlab 7 2024-05-15

卡尔曼滤波简介初学者必读的卡尔曼滤波器工作原理解析

适用于完全初学者，无需优化或矩阵代数知识。仅需基本了解概率密度函数的概念。解析了卡尔曼滤波器在信息融合中的应用方式，特别推荐在探索直流和交流无速度传感器驱动器的KF/EKF模型之前阅读。

Matlab 0 2024-08-10

卡尔曼平滑滤波在Matlab中的应用无迹卡尔曼滤波器

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 0 2024-09-23

卡尔曼滤波器及Matlab实现

维纳最速下降法滤波器和卡尔曼滤波器设计，包括Matlab仿真实现。

Matlab 2 2024-07-19

Python中的卡尔曼和贝叶斯滤波器介绍

注意：这是Roger Labbe存储库的克隆，详细信息请参见（commit＃e84f8018366438c87189ccad40a56bf506f81ffc）。项目似乎已被作者放弃，不再接受PR或讨论问题。包含卡尔曼和贝叶斯滤波器的介绍性文字，所有代码均使用Python编写，书籍本身采用Jupyter Notebook编写，支持在浏览器中运行和修改代码。

Matlab 0 2024-08-09

卡尔曼滤波器原理浅析

卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归滤波算法。它广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。卡尔曼滤波器算法的核心思想是通过不断更新状态估计和协方差矩阵来逼近真实状态。其特点是能够处理非线性系统和噪声干扰，提供高精度的状态估计。

算法与数据结构 2 2024-05-25

Matlab中的卡尔曼滤波实现方法

在Matlab中实现卡尔曼滤波的方法是使用函数kalman_filter_fun(data,Q,R,x0,P0)，其中data必须是一维数组。这种方法能够有效处理动态系统的状态估计问题，适用于需要精确跟踪的应用场景。

算法与数据结构 2 2024-08-03

Matlab中的卡尔曼滤波算法优化

在Matlab环境中，优化卡尔曼滤波算法用于传感器数据融合，以提高精确度和效率。

Matlab 0 2024-08-26