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拓展卡尔曼滤波用于matlab源码的提供，实现了IMU和GPS数据融合。

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简介：
通过运用拓展卡尔曼滤波算法，该资源提供了一套用于IMU（惯性测量单元）与GPS（全球定位系统）数据融合的MATLAB源代码包。 这种数据融合方法展现出优异的性能，能够有效地整合来自不同传感器的信息，从而获得更加精确和可靠的位置和姿态估计。

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  • 【数据融合】基于拓展卡尔曼滤波的IMU与GPS数据融合【附Matlab源码 1600期】.zip
    优质
    本资源提供一种利用扩展卡尔曼滤波技术实现惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的数据融合方法，附带详细的Matlab源代码。适合需要进行传感器数据融合研究的科研人员和技术爱好者使用。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 【数据融合】利用扩展卡尔曼滤波进行IMU与GPS数据融合的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于扩展卡尔曼滤波算法的数据融合方案，用于整合惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）的数据。通过Matlab实现，适用于研究和教学目的。 基于拓展卡尔曼滤波实现IMU和GPS数据融合的matlab源码。
     
  • MATLAB中的卡尔曼滤波实现.rar_卡尔曼_卡尔曼融合_数据融合_滤波融合
    优质
    本资源为《MATLAB中的卡尔曼滤波实现》，涵盖卡尔曼滤波、数据融合与滤波融合技术，适用于研究和工程应用。 利用卡尔曼滤波进行数据融合是一种有效的方法，欢迎下载参考使用。
     
  • 基于GPS和IMU的卡尔曼滤波融合定位算法的MATLAB实现代码
    优质
    本项目提供了一种基于GPS与IMU数据融合的卡尔曼滤波定位方法，并采用MATLAB编程实现了该算法。适用于研究和教学领域，助力于高精度定位技术的研究与发展。 惯导用于状态预测，GPS则用来进行滤波矫正。直接运行main文件即可。资源介绍请参见相关文档或资料。
     
  • 基于间接卡尔曼滤波的IMU和GPS融合的MATLAB仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行仿真分析，采用间接卡尔曼滤波算法有效融合惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）数据，提高导航系统的精度与稳定性。 【作品名称】：基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目通过使用间接卡尔曼滤波算法，实现了惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）的数据融合，并在MATLAB环境中进行了仿真验证。
     
  • 基于MATLAB卡尔曼滤波的IMU与GPS组合导航数据融合（含源码及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB实现的卡尔曼滤波算法，用于集成惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的数据，优化导航系统的性能。包含完整的源代码和测试数据。 资源内容：基于Matlab卡尔曼滤波的IMU和GPS组合导航数据融合（源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： - 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多种领域的算法仿真实验。
     
  • 【滤波定位】MATLAB实现卡尔曼滤波结合GPS与IMU的融合定位【附带Matlab源码 3604期】.mp4
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行卡尔曼滤波，将GPS和IMU数据融合以提高定位精度。内容包括原理讲解及代码实现，适合研究学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可以运行，并且已经亲测可用，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数：其他m文件。 无需手动操作运行结果效果图部分。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可以根据提示进行相应的修改。 3. 代码的运行步骤如下： 步骤一：将所有文件放在Matlab当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序完成并获取结果。 4. 如果有仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主或者查看博客文章底部的联系方式。具体的服务包括： - 提供博客或资源完整代码； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制； - 科研合作。
     
  • 基于间接卡尔曼滤波的IMU和GPS融合仿真实验（使用MATLAB生成仿真数据）
    优质
    本研究采用MATLAB生成仿真数据，通过间接卡尔曼滤波方法对IMU与GPS传感器数据进行融合处理，提升导航系统精度。 在MATLAB环境中进行的一种仿真实验，其核心是采用间接卡尔曼滤波（Indirect Kalman Filter, IKF）方法来融合惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）与全球定位系统（Global Positioning System, GPS）的两种不同传感器数据。
     
  • 扩展卡尔曼滤波的数据融合应用
    优质
    简介：本文探讨了扩展卡尔曼滤波在数据融合领域的应用，通过非线性系统的状态估计优化多源信息整合过程，提高系统性能和准确性。 使用扩展卡尔曼滤波器完成了UWB（超宽带）与惯性导航系统的数据融合，并实现了仿真。代码几乎都有详细的注释，可以很好地起到示例作用。