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MATLAB中的Kalman Filter程序

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简介：
本程序展示了如何在MATLAB环境中实现Kalman滤波算法，适用于状态估计与预测问题。通过简洁的代码示例，帮助用户理解并应用Kalman滤波技术于实际项目中。 在Matlab中编写了一个关于卡尔曼滤波的程序，该程序涉及两种不同检测情况的数据融合。

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  • MATLAB中的Kalman Filter程序
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    本程序展示了如何在MATLAB环境中实现Kalman滤波算法，适用于状态估计与预测问题。通过简洁的代码示例，帮助用户理解并应用Kalman滤波技术于实际项目中。 在Matlab中编写了一个关于卡尔曼滤波的程序，该程序涉及两种不同检测情况的数据融合。
     
  • Kalman Filter MATLAB程序.m
    优质
    本文件包含实现卡尔曼滤波算法的MATLAB程序代码，适用于状态估计和预测任务。适合工程与科研应用。 使用MATLAB编程设计单系统卡尔曼滤波器的方法是通过创建m文件来实现的。在这个过程中，首先需要定义系统的状态转移矩阵、观测矩阵以及过程噪声和测量噪声的协方差矩阵等参数。接着编写预测和更新步骤的代码，利用递推公式计算估计值及其误差协方差。最后可以通过仿真数据验证卡尔曼滤波器的效果，并对其进行调试优化以适应具体的应用场景。
     
  • Chapter 14: Strong Tracking Cubature Kalman Filter
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    简介：第十四章介绍了一种强跟踪古特卡曼滤波器（Strong Tracking Cubature Kalman Filter），该算法改进了传统卡尔曼滤波方法，特别增强了状态估计中的噪声适应性和滤波精度，在非线性系统的状态追踪中展现出优越性能。 Chapter 14 Cubature Kalman Filter Based on Strong Tracking
     
  • MATLAB中的卡尔曼滤波与平滑实现(Kalman Filter and Smoother)
    优质
    本文章深入探讨了在MATLAB环境中实现卡尔曼滤波器及平滑算法的方法。通过理论解析和实际代码示例，读者可以掌握如何使用卡尔曼滤波进行状态估计，并利用平滑技术优化预测结果。 卡尔曼滤波、卡尔曼平滑以及在MATLAB 2017中的实现方法。
     
  • 卡尔曼滤波器(Kalman Filter)
    优质
    简介：卡尔曼滤波器是一种高效的递归算法，用于从一系列含噪声的观测中对系统状态进行最优估计。它广泛应用于导航、控制和信号处理等领域。 学习卡尔曼滤波的相关资料非常宝贵，《卡尔曼滤波及其实时应用》《Kalman_Filtering Theory and Practice Using MATLAB (3ed)》《卡尔曼滤波与组合导航原理》《Kalman Filtering Theory and Practice Using MATLAB （2nd）》以及《kalman_intro_chinese》，这些都是很好的学习资源。
     
  • MATLAB中的Kalman滤波、平滑与预测程序
    优质
    本程序提供了在MATLAB环境下实现Kalman滤波、平滑及预测功能的代码和示例。适用于需要处理动态系统状态估计问题的研究者和技术人员。 编写了一个完善的Kalman滤波、平滑以及预测的MATLAB程序，希望能对大家有所帮助，特别是在校大学生可能会觉得有用。
     
  • 卡尔曼平滑滤波MATLAB代码-CarND-Unscented-Kalman-Filter-Project
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波器（UKF）代码，用于处理非线性系统的状态估计问题。该代码是针对CarND课程设计的作业项目，旨在展示如何利用UKF对车辆传感器数据进行高效融合与预测。 卡尔曼·克劳迪代码MATLAB项目在该项目中使用无迹卡尔曼滤波器来通过嘈杂的激光雷达和雷达测量估计移动物体的状态。 先决条件： 本项目需要下载并安装Term2Simulator，具体要求如下： - cmake版本>=3.5 - make版本>=4.1（适用于Linux和Mac），make版本>=3.81（Windows） - gcc/g++版本>=5.4 构建和运行主程序的步骤包括： 创建一个名为“build”的文件夹，并在项目顶级目录执行以下命令来构建和运行主程序： ``` mkdir build cd build cmake .. make ./UnscentedKF term2_simulator ```
     
  • MATLAB中的Kalman滤波
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中实现Kalman滤波算法，包括理论介绍、代码演示和实际应用案例分析。适合初学者快速掌握相关知识与技能。 为了更好地理解卡尔曼滤波器，这里采用形象的描述方法进行讲解，而不是像大多数参考书中那样罗列数学公式和符号。尽管如此，它的五个核心公式是关键所在。结合现代计算机技术，实际上编写卡尔曼滤波程序非常简单，只要你能够掌握并应用那五个公式即可。
     
  • A Java Tool for Investigating State Estimation with the Kalman Filter...
    优质
    本工具是一款用于研究卡尔曼滤波状态估计的Java软件，旨在为用户提供便捷的数据分析和仿真模拟功能。 A Java Tool for Exploring State Estimation using the Kalman Filter
     
  • matlab中的Kalman滤波器
    优质
    简介：本文介绍了在MATLAB环境下实现Kalman滤波器的方法和应用，帮助读者理解并掌握这一强大的状态估计工具。 在Simulink中仿真卡尔曼滤波器的递归过程如下： 1. 估计时刻k的状态：X(k) = A*X(k-1) + B*u(k) 其中，u(k)是系统输入。 2. 计算误差相关矩阵P以度量状态估计值的准确性： P(k) = A*P(k-1)*A + Q 这里的Q表示系统噪声的协方差阵。为了简化计算，通常将Q视为常数矩阵。 3. 计算卡尔曼增益K（略去k）： K = P C’ / (C P * C’ + R) 其中R为测量噪声的协方差矩阵，在单输入单输出系统的情况下是一个1x1的矩阵，即一个常数。 4. 计算状态变量反馈误差： e = Z(k) – C*X(k)，这里的Z(k)是带有噪声的实际测量值。 5. 更新误差相关矩阵P： P = P - K * C * P 6. 根据卡尔曼增益K和误差e更新状态变量X： X = X + K*e 即，X = X + K*(Z(k) – C*X(k)) 7. 最终输出为Y = C*X。