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C++和Matlab实现的高斯滤波、卡尔曼滤波及粒子滤波代码集合.rar

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简介：
本资源包含了使用C++和Matlab编写的高斯滤波、卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的完整代码，适用于信号处理与机器人导航等领域研究。 该合集提供了高斯滤波、卡尔曼滤波及粒子滤波的算法原理与公式推导，并附有C++代码和Matlab代码以供演示验证。

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  • C++和Matlab实现的高斯滤波、卡尔曼滤波及粒子滤波代码集合.rar
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    本资源包含了使用C++和Matlab编写的高斯滤波、卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的完整代码，适用于信号处理与机器人导航等领域研究。 该合集提供了高斯滤波、卡尔曼滤波及粒子滤波的算法原理与公式推导，并附有C++代码和Matlab代码以供演示验证。
     
  • 粒子滤波与扩展卡尔曼滤波
    优质
    本文探讨了粒子滤波和扩展卡尔曼滤波两种重要的状态估计方法，通过比较分析它们在非线性系统中的应用效果。 完整的标准粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器仿真代码及性能分析。
     
  • PF_EKF_UKF.zip_卡尔曼滤波_EKF_粒子滤波算法
    优质
    该资源包包含粒子滤波、扩展卡尔曼滤波和 Unscented 卡尔曼滤波三种重要状态估计技术的实现代码，适用于需要进行非线性系统状态估计的研究者。 粒子算法是一种优化搜索方法；卡尔曼滤波粒子算法结合了卡尔曼滤波与粒子算法的优点，在状态估计领域应用广泛。此外，单独的卡尔曼滤波技术也在许多应用场景中发挥着重要作用。
     
  • 粒子滤波代码与卡尔曼滤波对比分析
    优质
    本项目通过编程实现并比较了粒子滤波和卡尔曼滤波算法在状态估计中的性能差异，旨在探索适用于不同场景的最佳过滤方法。 这段文字描述了一个用于目标跟踪的粒子滤波代码，该代码用MATLAB编写，并且具有很高的参考价值。在处理一维情况下非高斯非线性问题时，它将扩展卡尔曼滤波与粒子滤波进行了比较，从而更好地展示了粒子滤波的优势。
     
  • 卡尔曼滤波在DSP中的实现.zip_DSP卡尔曼滤波_卡尔曼滤波DSP
    优质
    本资源深入探讨了卡尔曼滤波算法在数字信号处理（DSP）领域的应用与实践，特别关注于卡尔曼滤波器的设计、优化及其在实际DSP项目中的高效实现。 卡尔曼滤波的DSP实现采用C语言编写，在数字信号处理器（DSP）上运行。
     
  • EKF卡尔曼滤波.rar_PKA_扩展卡尔曼滤波器_卡尔曼滤波_扩展卡曼滤波
    优质
    本资源包含EKF（扩展卡尔曼滤波）相关资料，适用于深入学习PKA（概率知识适应）算法及卡尔曼滤波技术。内含基础理论与应用实例，适合研究和工程实践参考。 扩展卡尔曼滤波（EKF）程序已开发完成，并且仿真结果已经保存在文件夹内，这是一个非常好的程序。接下来将详细介绍卡尔曼滤波器的工作原理，从线性卡尔曼滤波器开始入手，对比分析扩展卡尔曼滤波与线性化卡尔曼滤波之间的差异。我们将从系统模型到具体的算法流程进行讲解，并详细解释这些不同之处。
     
  • 卡尔曼滤波及自适应卡尔曼滤波的MATLAB实例代码.zip
    优质
    本资源提供卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现代码，包含多个实用示例和注释说明。适合学习状态估计技术的研究者和工程技术人员使用。 卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波的MATLAB例程包含了实现这两种算法的具体代码示例。这些资源有助于学习者理解和应用卡尔曼滤波及其改进版本来解决实际问题。
     
  • 基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波与粒子滤波算法实现
    优质
    本项目通过MATLAB平台实现了扩展卡尔曼滤波和粒子滤波两种非线性系统的状态估计方法，并进行了性能对比分析。 本段落讨论了如何在MATLAB环境中实现扩展卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。这两种方法都是非线性系统的状态估计的重要技术，在导航、机器人学等领域有着广泛的应用。通过具体的代码示例，读者可以更好地理解这些复杂的概念，并将其应用到实际问题中去解决各种挑战。
     
  • 卡尔曼平滑滤波MATLAB代码 - 离散卡尔曼滤波简易实现
    优质
    这段资料提供了一个简单的离散卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现方式。通过该代码可以帮助理解并应用卡尔曼滤波器进行状态估计，适用于初学者快速入门卡尔曼平滑技术。 我为我的卡尔曼滤波研究制作了教程，并附上了与该算法相关的文章。在我的大部分代码实现过程中受到了atushi工作的启发。 首先尝试理解测量模型以及卡尔曼滤波器方程的运作原理。我们使用恒速模型来预测状态矩阵，然后展示了一个雷达跟踪场景示例：当有人侵入感应区域时的情景，并将真值与一个具有较小测量误差的运动捕捉系统进行比较。 对于距离过滤的结果可以看出数据比离散的数据更加平滑。在代码脚本中可以找到特定数字的Q和R参数。经过处理后的结果，距离过滤误差几乎保持不变而速度滤波器则是在仅有位置观测信息的情况下估计出的速度值更准确。因此将观察矩阵H设定为[10]来实现这一目标。 通过比较原始数据与经过卡尔曼滤波处理的数据可以看出，在进行速度估算时，误差的方差明显减小了。状态空间模型（SSM）的应用中以汽车移动为例说明了其工作原理：当使用GPS检测到一辆车的位置信息后可以利用离散化的卡尔曼滤波器来估计车辆的速度值。
     
  • 粒子滤波与卡尔曼滤波实例对比分析
    优质
    本研究通过具体案例详细比较了粒子滤波和卡尔曼滤波在状态估计中的性能差异，探讨了两种算法的优势及应用场景。 粒子滤波与卡尔曼滤波实例比较及可视化图像展示，部分代码包含详细注释分析。