Shadowing Filter

此代码用于根据位置观察跟踪移动对象。它适用于规则和不规则的时间分辨率。该方法基于Shadowing filter和牛顿定律的思想。它仅使用噪声位置信息来最小化观测误差并估计过滤后的轨迹以及重建相应的加速度。有关该方法的更多详细信息，请参阅以下手稿： “使用阴影滤波器算法跟踪一只鸽子”，Ayham Zaitouny等人。 “适用于运动物体混沌动力学的最佳阴影滤波器跟踪方法”，Ayham Zaitouny等人。

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 recursive algorithms. % MATLAB code for RLS adaptive filter N = 1000; % Number of filter coefficients M = 32; % Filter order lambda = 0.99; % Forgetting factor delta = 10; % Initialization constant % Initialize filter coefficients and variables w = zeros(M, 1); % Filter weights P = delta * eye(M); % Inverse correlation matrix % Simulate the input signal and desired output x = randn(N, 1); % Input signal d = filter([1, -0.9], 1, x); ?sired signal % RLS adaptive filtering loop for n = M+1:N x_n = x(n:-1:n-M+1); % Input vector e = d(n) - w' * x_n; % Error signal k = P * x_n / (lambda + x_n' * P * x_n); % Gain vector w = w + k * e; % Update weights P = (P - k * x_n' * P) / lambda; % Update inverse correlation matrix end % Display results figure; plot(d, 'b'); hold on; plot(filter(w, 1, x), 'r'); legend('Desired', 'Filtered Output'); This code illustrates how to apply the RLS adaptive filter to adjust its coefficients to minimize the error between the desired signal and the filter output.

本资源提供自适应陷波器的MATLAB仿真代码，包括级联型与并联型两种结构，实现方式灵活多样。用户可以选择单中心频率或多中心频率的功能，用于实现信号的自适应陷波和滤波。仿真结果显示，代码性能优秀，滤波效果良好，非常适合对信号处理有需求的工程师和研究人员。

详细介绍了在 MATLAB 条件下 数字滤波器 的设计，及其实现过程。

此代码为高斯低通MATLAB代码，欢迎大家下载。

The multi-channel filter bank is an essential tool in signal processing, offering a range of applications across various domains. Here, we provide a MATLAB implementation of a multi-channel filter bank that can be downloaded for those interested in exploring or adapting this functionality. Program Features Multi-channel filtering with efficient MATLAB coding practices Suitable for users who require precise, customizable filter bank configurations Feel free to download this MATLAB code and refer to it for your multi-channel filter bank projects. This can serve as a foundation or reference point for further customization in more complex filtering tasks.

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人跟踪数据集，包含激光和雷达测量。目标是创建一个无迹卡尔曼滤波器，使用CTRV运动模型预测行人位置，并融合来自激光和雷达测量的数据以更新位置。过滤器的跟踪路径、RMSE与地面实况的比较以及NIS一致性将在后续部分展示。我创建了一个Matlab脚本（./data/PlottingTool_UKF3.m）来可视化结果。结果表明，与实际数据的比较效果良好。

本教程详细介绍了如何在MATLAB中设计FIR带通滤波器，包括实例讲解、程序代码和相应的图像展示。以下是设计步骤： 定义滤波器参数：首先，确定带通滤波器的频率范围，包括通带频率和截止频率。 选择滤波器长度：选择合适的FIR滤波器长度，通常越长的滤波器具有更好的频率响应。 使用MATLAB函数：使用fir1函数设计滤波器。代码示例： matlab fs = 1000; % 采样频率 f1 = 100; % 通带下限频率 f2 = 200; % 通带上限频率 N = 50; % 滤波器阶数 b = fir1(N, [f1 f2]/(fs/2), 'bandpass'); freqz(b, 1, 512, fs); % 绘制频率响应 分析频率响应：使用freqz函数绘制频率响应，验证滤波器设计是否符合预期。 通过以上步骤，您可以使用MATLAB成功设计一个FIR带通滤波器，并通过频率响应图像进行可视化验证。

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 <= r且矩阵求逆保持稳定，开发分支可以支持任意的q、r和p。虽然尚未进行广泛的数值测试以确保正确性，但在Octave上对示例数据的原始代码进行了测试，结果相符，因此具有希望。当q != r时，原始代码似乎失效，需进一步调查。em_functions.R文件包含了相关功能。