Matlab基础滤波算法优化

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。

这里是一个简单的卡尔曼滤波算法示例，初步实现。详细内容请参考原始文件：https://github.com/ganindu7/kf_algorithm_tester

武汉大学课后作业中提到的点云滤波算法，采用了一维双向扫描方法，并在matlab环境下进行了优化。

介绍了MATLAB中几种基础优化算法，包括差分进化算法（DE）、粒子群优化算法（PSO）及其常用的内点法函数fmincon()。

Matlab代码包含三个子函数和一个主函数，能够对各种格式的图像（包括彩色和灰度图像）进行双边滤波处理。

这份文件包含了自编的中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器的MATLAB代码实现。

数字图像处理课程：利用 Matlab 实现图像的 中值算法。该算法用于去除图像中的噪声，特别是对于椒盐噪声具有较好的处理效果。具体步骤如下： 读取图像并转换为灰度图像。 使用滑动窗口对每个像素点的邻域进行处理。 在窗口中找出所有像素的 中值，并替换当前像素。 显示处理后的图像。以下是Matlab代码实现： img = imread('image.jpg'); % 读取图像 gray_img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像 filtered_img = medfilt2(gray_img, [3 3]); % 3x3 中值滤波 imshow(filtered_img); % 显示图像

使用克多项式方法的等长 Savitzky-Golay 滤波器，有效优化 matlab 开发中的滤波时间。

该实现基于Pei和Tseng提出的算法，利用矢量投影最小化瞬态问题。代码包含ECG数据和演示脚本，便于理解和使用。