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。

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。

Matlab编程-Kalman滤波器实现。简易的卡尔曼滤波器代码示例。

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。

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。

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。

这个压缩包包含了40个Matlab代码文件，涵盖了最优状态估计Kalman滤波及其非线性变体的多个应用场景，是研究者和工程师的宝贵资源。

收录了多种matlab实现的kalman滤波程序，供学习和下载。

本代码基于Kalman滤波算法实现了惯性导航精对准过程，适用于Matlab环境，便于初学者学习和参考。 代码功能 精对准：利用Kalman滤波算法，实现导航系统的精确对准。 惯性数据处理：接收并处理惯性传感器数据，确保数据的可靠性。 使用说明 初始化传感器数据，读取初始状态。 执行Kalman滤波预测和更新步骤。 输出精对准后的姿态角数据。 代码示例 % 初始化 initial_state = [...]; P = [...]; ... % Kalman预测 for t = 1:N state_pred = A * state + B * u; P_pred = A * P * A' + Q; ... end % Kalman更新 for k = 1:K K_gain = P_pred * H' * inv(H * P_pred * H' + R); state = state_pred + K_gain * (measurement - H * state_pred); P = (eye(size(K_gain,1)) - K_gain * H) * P_pred; end 注意事项 噪声矩阵Q、R的初始化对精度有很大影响，建议根据实验数据调整。 滤波频率的选择需匹配传感器采样频率，确保数据处理及时性。 以上是基于Kalman滤波的惯性导航精对准代码的简要实现。