Matlab基础滤波算法优化

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()。

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

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。

Matlab 写的粒子滤波代码，结构清晰，注释也比较到位，跑起来没啥坑，适合拿来改一改就能直接用。里头的核心逻辑包括状态更新、重采样这些常规模块，都写得比较规整，适合刚接触粒子滤波或者需要快速验证思路的同学。 Matlab 的粒子滤波代码，写得还挺实用。基本的滤波流程都带了，包括初始化、预测、加权、重采样。状态估计逻辑清楚，看起来就蛮舒服的。 你要是想跑一个定位仿真，比如目标跟踪或者导航测试，直接套这份代码就行。particle_filter.m里主要逻辑都在，resample()部分也没坑。 建议结合一些可视化工具一起用，像plot()绘个轨迹啥的，效果一目了然。如果你对滤波过程不太熟，文章

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);

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。

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。