Kalman Filter

Matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目作者：克里斯·冈德林，自动驾驶汽车工程师。项目依赖：cmake >= 3.5, make >= 4.1, gcc/g++ >= 5.4。基本构建说明：克隆这个repo，在构建目录编译：cmake .. && make，然后运行：./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt。您可以在data/目录中找到一些示例输入。例如：./UnscentedKF ../data/sample-laser-radar-measurement-data-1.txt output.txt。该项目提供了两个不同的行

卡尔曼平滑滤波器代码：dynfactorR的重启 卡尔曼·克劳迪的代码用于动态因子模型的估计，目前宏观经济学中的大多数因子模型仅支持Matlab。该存储库包含用R重写的模型的小样本，尽管状态空间模型（动态因子模型的子集）在R的多个包中已可用（如MARSS），但出于速度和可理解性，在R中使用它是有益的。 最初，该代码是从Doz、Gianone和Reichlin (2011)的复制文件逐行重写而来。其目标是重构代码以提升可读性和可维护性，同时在数据丢失的情况下增加估计选项。完成后，计划将其打包成一个简单的R库。虽然原链接已不可用，Matlab复制文件仍然可以使用。 当前状态显示，只要q <=

Enhanced MATLAB Code for Unscented Kalman Filter Project: UKF 在无人驾驶汽车工程师纳米学位课程的项目中，UKF（无味卡尔曼滤波器）提供了一种更为优越的解决非线性问题的方法，相比之下，传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）存在一定的局限性。 UKF 的优势在于，它能够以平滑的速度估计周围动态对象的状态，即使噪声测量数据不断变化，也可以作为输入实现无延迟的估计结果。此外，UKF 可以借助无法直接观察的传感器数据，估算其他车辆的方向和偏航率。 在本项目中，通过无味卡尔曼滤波器，利用声呐和雷达测量来估算感兴趣运动物体的状态。项目的目标是实现 RM

惯导解算程序，实现了粗对准，卡尔曼滤波精对准，以及惯导解算，基于matlab程序，有六轴数据文件。

本内容包括平方根容积卡尔曼滤波（CKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），扩展卡尔曼滤波（EKF）的MATLAB仿真程序。详细展示了这三种滤波器的工作原理、优缺点，并提供了对应的仿真代码，帮助读者深入理解不同类型卡尔曼滤波器的应用。通过实际编程，用户可以掌握如何实现和比较这些滤波器在动态系统中的表现。

在这个项目中，使用卡尔曼滤波器估算感兴趣的运动对象状态，并使用嘈杂的激光雷达和雷达测量。 Udacity提供的模拟器（可下载）生成嘈杂的RADAR和LIDAR测量对象的位置和速度，扩展卡尔曼滤波器必须融合这些测量值以预测对象位置。存储库包含两个文件，用于Linux或Mac系统安装。对于Windows，可以使用Docker，VMware或安装uWebSocketIO。执行指定操作构建和运行主程序。

基于RflySim平台开发的mahony互补滤波，包含仿真及实物代码、数据、simulink模型。

This is the code for implementing the RLS adaptive algorithm filter. The RLS (Recursive Least Squares) algorithm is widely used in adaptive filtering applications. Below is the MATLAB implementation of the RLS adaptive filter which helps in understanding the core concepts of adaptive filtering and r

利用Matlab编写Kalman滤波器，仅需运行主文件（main.m）即可实现。

详细介绍了在 MATLAB 条件下 数字滤波器 的设计，及其实现过程。