卡尔曼滤波理论与应用

利用Matlab实践与理论的卡尔曼滤波器应用

利用Matlab实践与理论的卡尔曼滤波器应用

Matlab 6 2024-09-26

MATLAB应用卡尔曼滤波技术

MATLAB应用卡尔曼滤波技术是一种高效的算法，用于估计动态系统的状态，特别是在存在噪声和不确定性的情况下。该方法通过结合系统的物理状态和观测数据，以最优方式预测系统状态。卡尔曼滤波是一种递归算法，利用前一步的估计和当前的测量来计算当前步的估计。其主要步骤包括预测、更新和纠正。虽然卡尔曼滤波在导航、控制系统、计算机视觉和经济预测等领域有广泛应用，但它要求系统是线性的且噪声服从高斯分布。对于非线性或非高斯系统，可能需要扩展卡尔曼滤波或其他方法。总体而言，卡尔曼滤波是一种强大的工具，可有效应对系统状态估计中的挑战。

Matlab 7 2024-08-26

卡尔曼滤波技术的应用

滤波技术中的卡尔曼滤波，广泛应用于多个领域，包括工程和科学研究。卡尔曼滤波通过数学模型，有效处理传感器数据，提高信息处理精度和效率。

算法与数据结构 10 2024-08-02

对比无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼纳滤波

比较了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼纳滤波在预测性能上的差异，提供一个程序可改的比较框架，方便根据需求自定义函数。

Matlab 5 2024-08-04

卡尔曼滤波：原理与实现

卡尔曼滤波：原理与实现 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。

Matlab 11 2024-05-30

卡尔曼滤波原理及应用详解

卡尔曼滤波原理及应用详解，包括卡尔曼滤波与维纳滤波的理论与应用。未命名 QQ 截图 20121023091849.png。

Matlab 9 2024-07-22

matlab卡尔曼滤波算法的应用

这篇学术文章介绍了使用Matlab编写的卡尔曼滤波代码。

Matlab 8 2024-07-23

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 5 2024-09-23

扩展卡尔曼滤波的Matlab实现与应用

本项目利用Matlab软件，实现了扩展卡尔曼滤波算法，并提供了可直接运行的代码示例。该项目可为学习和应用扩展卡尔曼滤波提供参考。

Matlab 10 2024-05-30