Kalman滤波

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

这是一个Matlab工具箱，专门用于线性动态系统的滤波、平滑和参数估计等应用。

Matlab编程-Kalman滤波器实现。简易的卡尔曼滤波器代码示例。

IMM-KAlman滤波技术是一种先进的状态估计方法，结合了交互式多模型（IMM）和卡尔曼滤波技术。它在实时系统中的应用已经展示出显著的优势，特别是在需要处理多模型和不确定性的环境中。IMM-KAlman滤波技术不仅提高了系统的状态估计精度，还有效地降低了误差累积的风险，适用于需要动态调整模型以适应变化条件的场景。

卡尔曼滤波的动态估计挺适合带噪声的数据，比如你搞传感器、搞图像识别，或者玩无人车的时候。原理其实不复杂，简单说就是先预判一下，根据新数据修正下估计，反复迭代，状态就越来越准。核心是那个“卡尔曼增益”，相当于给预测和观测之间分配个权重。文里讲得挺系统，从先验、后验到预测和平滑估计，步骤都拆得比较清楚。比如初始化怎么设定状态x0和协方差p0，后面怎么一步步算Kk、更新状态，这些逻辑都整理出来了。还有个点蛮贴心，直接给了个Matlab的线性运动模拟代码。用位置、速度、加速度做状态变量，控制变量加点噪声，再跑滤波，整个效果一目了然。你照着改改，也能快套进你自己的场景。应用也不少，像导航、雷达、控制系统

这是一个关于Kalman滤波器的仿真工具包，包含了与Kalman滤波相关的代码和仿真模型。

基于Matlab进行了Kalman滤波的仿真，并探讨了联邦卡尔曼滤波法的实现及其改进。

卡尔曼滤波器的各种实现，挺适合前端、嵌入式或者算法方向的朋友拿来练手的。压缩包里有完整的 预测、更新 和 平滑 相关代码，都是用 MATLAB 写的，逻辑清晰，变量也比较规范，改起来不难。 卡尔曼滤波器的核心流程就是两件事：先预测，再更新。预测靠的是你定义的系统模型，更新靠的是测量数据。预测代码的作用就是单步估计系统状态，比如你想看看传感器在不加更新时会跑偏多少，用它就方便。 平滑那块也蛮有意思，适合你历史数据的时候用。比如 GPS 轨迹回放、金融时序，甚至训练集打标签时也能用上它来去除抖动。代码结构上，像Kalman_fiter_预测_平滑这样的命名方式，有一定模块化，想单独跑预测或平滑也行

介绍了在MATLAB中实现随时间变化的Kalman滤波器的递归过程。操作步骤包括生成与过程噪声w和测量噪声v相关的噪声输出测量。

状态估计里的卡尔曼、H∞和非线性滤波真是老朋友了。这套叫《6_7-最优状态估计卡尔曼，h∞及非线性滤波》的资料，内容比较硬核，数学推导也挺全，适合你想深挖滤波器原理的时候看看。积分表达挺复杂，但也正好可以训练下你对协方差矩阵和变量独立性的理解。比较有意思的是，里面还涉及到点到定点距离的分布问题，用得是均匀分布建模，和实际场景还蛮贴的。你要是做轨迹预测、传感器数据这些方向，这资料会是个不错的参考。配套的几个链接也别错过，像统计量及其分布这种，讲得比较系统，推荐一起啃。如果你正好在搞滤波器设计，或者刚入门状态估计，这几份资料能帮你快速建立基本概念。哦对了，数学推导部分别光看结果，建议你自己推一遍，