基于卡尔曼滤波的目标追踪技术,详细介绍了代码实现和目标模型的建立,为技术交流提供参考。
基于卡尔曼滤波的目标追踪实现
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原理:卡尔曼滤波是一种用于估计状态(位置和速度等)的递归算法,该算法考虑了测量不确定性和过程噪声。其核心思想是使用来自过程模型的预测估计和来自测量模型的测量估计,通过加权平均来得到最优估计。
实现:卡尔曼滤波可以使用各种编程语言实现,包括 MATLAB、C 和 C++。实现时需要指定过程模型、测量模型、初始状态估计和协方差矩阵。
应用:卡尔曼滤波广泛应用于各种领域,例如导航、控制和数据处理。它可以有效地处理测量不确定性和过程噪声,并为动态系统提供准确的状态估计。
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Matlab GUI 卡尔曼滤波多目标跟踪实战
CSDN 佛怒唐莲发布的视频资源均包含完整的、可运行的代码,适合新手学习使用。
资源说明:
主要功能文件:main.m
其他文件:调用函数
代码运行环境:Matlab 2019b
运行步骤:
将所有文件放入 Matlab 当前文件夹
双击打开 main.m 文件
点击运行
其他服务:
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