无迹卡尔曼

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 1 2024-08-04

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

多传感器正弦波跟踪的融合无迹卡尔曼滤波算法

介绍了一种通过多传感器融合无迹卡尔曼（UKF）滤波算法来跟踪正弦波的方法。在建立单一传感器的无迹卡尔曼滤波模型基础上，通过简单凸组合的策略，将多个滤波器的状态估计进行了有效融合。仿真结果表明，该算法能够有效跟踪正弦波，单个滤波器的误差远小于观测数据误差，同时融合后的误差也显著优于单个滤波器的表现。

算法与数据结构 3 2024-07-23

使用无迹卡尔曼滤波器进行非线性最小二乘优化matlab开发

卡尔曼滤波器是一种反馈方法，最小化最小均方误差，特别适用于非线性最小二乘优化问题。这个函数提供了使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法，涵盖了一般优化问题、神经网络模型中的非线性方程组解决以及神经网络训练问题的示例。你可以从这里下载无迹卡尔曼滤波器函数：链接。

Matlab 4 2024-07-24

无迹粒子滤波的Matlab实现

利用基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的粒子滤波算法编写了Matlab程序。该程序通过技术进步来优化粒子滤波过程。

Matlab 2 2024-07-30

卡尔曼滤波理论与应用

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

Matlab 7 2024-05-15

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 2 2024-05-30

卡尔曼滤波的MATLAB实现

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。介绍了卡尔曼滤波的MATLAB实现方法，详细讨论了其在实际应用中的效果和优势。

Matlab 3 2024-07-13

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 1 2024-08-02

matlab实现卡尔曼滤波工具

使用Matlab进行卡尔曼滤波算法的模拟实现，提供英文原版资源下载。

Matlab 0 2024-08-10