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Kalman Filter MATLAB程序.m

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简介：
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。

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  • Kalman Filter MATLAB程序.m
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    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。
     
  • MATLAB中的Kalman Filter程序
    优质
    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。
     
  • Chapter 14: Strong Tracking Cubature Kalman Filter
    优质
    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
     
  • 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。
     
  • 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 ```
     
  • 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。
     
  • Kalman滤波（开环与闭环）MATLAB程序
    优质
    本项目提供了Kalman滤波算法在开环和闭环系统中的实现代码，采用MATLAB编写。适用于信号处理、控制理论等领域学习研究。 Kalman滤波课程中的实际仿真例子对于惯导的初始对准具有简单实用的特点。
     
  • IMU Sensor Fusion with Linear Kalman Filter: Integrating IMU Sensors from iOS Applications...
    优质
    本文探讨了在iOS应用中使用线性卡尔曼滤波器融合来自多个IMU传感器的数据的方法，以提高姿态估计准确性。 从iOS应用程序“传感器流”无线读取IMU（惯性测量单元）传感器的加速度和速度数据，并将其导入Simulink模型中。然后使用线性卡尔曼滤波器来过滤以度为单位的方向角，以此降低传感器噪声并消除由施加在IMU上的惯性力引起的方向测量误差。方向和卡尔曼滤波器功能块可以转换成C代码，并移植到独立的嵌入式系统中。特别感谢“TKJ Electronics”对实际实施的帮助。
     
  • 计算RMSE的Matlab程序.m
    优质
    本文件为一个用于计算均方根误差（RMSE）的MATLAB程序。该脚本接收预测值和实际观测值作为输入参数，并输出相应的RMSE值以评估模型精度。 Matlab程序用于计算MSE（均方误差），可以直接在程序中调用。MSE用来检测模型的预测值与真实值之间的偏差，其值越大表示预测效果越差。