该Matlab代码展示了在不同网格上使用一维线性浅水波浪模型的集成卡尔曼滤波器。通过分部求和(SBP)方法解决波的传播问题，并与最优插值方法进行了比较。用户可以从中获取该代码，并了解如何在不同分支上运行不同功能。
基于Matlab的水波传播卡尔曼滤波器代码示例
相关推荐
MATLAB代码实现白噪声滤波器-KF卡尔曼滤波器
本项目使用MATLAB代码实现和测试卡尔曼滤波器，包括动态系统模型和测量模型的定义。GUI文件kf_ui.fig可用于参数调整和测试用例修改。测试用例包括系统状态为常数、CWPA系统动态以及使用IVQ905传感器数据的真实测量。
Matlab
2
2024-07-30
卡尔曼滤波器应用示例的程序实现
在卡尔曼滤波器介绍文档中，展示了如何应用卡尔曼滤波器来估计常数随机变量，例如电压。条件状态转移矩阵A设为1，控制输入u设为0，状态变量对观测变量的系数H设为1，状态的初始值x0设为0，误差协方差矩阵的初始值P0设为1。观测值包含均值为零、方差为0.1的正态分布误差。
Matlab
0
2024-08-13
Matlab 分时代码：卡尔曼滤波器库
该库汇集了不同卡尔曼过滤器的 Matlab、C++ 和 Python 实现，包括连续离散扩展卡尔曼滤波器。我们还添加了其他过滤器，如 UKF、集成滤波和粒子滤波。通过在各种场景下测试实现，我们验证了它们与预期稳态协方差的一致性。欢迎使用和参考该库，如有任何问题或想要贡献，请联系 zonov dot ca。
Matlab
5
2024-04-30
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
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
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
数据融合matlab代码-扩展卡尔曼滤波器
这个项目利用卡尔曼滤波器，结合激光雷达和雷达测量，估计感兴趣的运动物体状态。为了在Linux或Mac系统上设置和安装，可以下载包含所需文件的存储库。对于Windows用户，建议使用Docker或VMware进行安装。
Matlab
0
2024-08-19
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
无味卡尔曼滤波器项目数据融合MATLAB代码
在这个项目中，利用无味卡尔曼滤波器结合声纳和雷达测量，估计运动物体的状态。项目要求确保RMSE值低于规定的公差。Term 2 Simulator提供了必要的文件，适用于Linux或Mac系统。对于Windows系统，可以使用Docker、VMware或安装uWebSocketIO来进行设置和安装。
Matlab
0
2024-08-27