基于Kalman滤波的NARX模型追踪Matlab仿真及操作视频

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简介：
本视频详细介绍了如何使用MATLAB实现基于卡尔曼滤波的NARX（自回归外部输入）模型跟踪算法，并提供了完整的仿真操作演示。领域：matlab 内容：基于Kalman滤波的NARX模型跟踪算法在Matlab中的仿真及操作视频演示用处：适用于学习如何使用Kalman滤波器进行NARX（非线性自回归外生输入）模型追踪的编程技术。指向人群：适合于本科生、研究生和博士生等科研与教学用途的人群。运行注意事项： - 使用Matlab 2021a或更高版本 - 运行工程文件夹中的Runme_.m脚本，而非直接调用子函数文件。 - 确保左侧的当前工作路径窗口设置为该项目的正确目录。具体操作可以参考提供的视频教程进行学习和实践。

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基于Kalman滤波的NARX模型追踪Matlab仿真及操作视频

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本视频详细介绍了如何使用MATLAB实现基于卡尔曼滤波的NARX（自回归外部输入）模型跟踪算法，并提供了完整的仿真操作演示。领域：matlab 内容：基于Kalman滤波的NARX模型跟踪算法在Matlab中的仿真及操作视频演示用处：适用于学习如何使用Kalman滤波器进行NARX（非线性自回归外生输入）模型追踪的编程技术。指向人群：适合于本科生、研究生和博士生等科研与教学用途的人群。运行注意事项： - 使用Matlab 2021a或更高版本 - 运行工程文件夹中的Runme_.m脚本，而非直接调用子函数文件。 - 确保左侧的当前工作路径窗口设置为该项目的正确目录。具体操作可以参考提供的视频教程进行学习和实践。

基于CamShift与Kalman滤波的视频追踪Matlab代码

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本项目提供了一套使用MATLAB编写的代码，实现基于CamShift算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪。通过结合颜色分布模型与状态预测技术，该系统能够准确、高效地在动态场景中定位并追踪感兴趣的目标对象。这段描述介绍了一段使用MATLAB编写的视频跟踪代码，主要功能是通过camshift与kalman滤波器进行人脸的识别和追踪。用户可以自行拍摄合适的视频来进行测试。其中last.m文件为主函数，并且整个程序已经调试完成可以直接运行。

基于Kalman滤波的飞行器轨迹预测追踪MATLAB仿真及仿真录像

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本研究利用Kalman滤波算法，在MATLAB平台进行飞行器轨迹预测与追踪的仿真分析，并制作了详细的仿真过程录像。版本：MATLAB 2021a 内容描述：录制了一段基于Kalman滤波的飞行器航迹预测跟踪仿真的操作视频，在该视频中展示了如何通过一系列步骤实现仿真结果。领域背景：此项目属于飞行器航迹预测和跟踪的研究范畴，适用于本科学习者、研究生以及相关领域的研究人员进行教学与研究使用。

基于Kalman卡尔曼滤波的人行轨迹预测与追踪MATLAB仿真及代码演示视频

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本项目通过MATLAB实现人行轨迹预测和跟踪的Kalman卡尔曼滤波算法，并附有详细代码和操作演示视频，旨在为研究者提供直观的学习资源。领域：MATLAB，卡尔曼滤波人员预测跟踪算法内容：基于卡尔曼滤波的人员行走预测跟踪MATLAB仿真+代码操作视频用处：用于学习卡尔曼滤波人员预测跟踪算法编程指向人群：本科生、硕士生和博士生等教研学习使用运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试 - 运行文件夹中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件 - 运行时请注意MATLAB左侧的当前文件夹窗口必须是工程所在路径 - 具体操作可参考提供的操作录像视频

【滤波追踪】基于Singer-Kalman模型的机动目标跟踪算法及Matlab代码.zip

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本资源提供了一种采用Singer-Kalman模型针对机动目标进行高效准确跟踪的方法及其Matlab实现代码，适用于雷达系统与信号处理领域。 Singer-Kalman模型下的机动目标跟踪算法包含Matlab源码。

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹跟踪MATLAB仿真及操作视频

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本项目通过MATLAB实现基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹跟踪算法仿真，并提供详细的操作视频教程，适用于机器人导航和自动驾驶领域研究。领域：MATLAB 内容：基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹跟踪算法 MATLAB 仿真及操作视频用处：用于学习如何编程实现扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹跟踪算法指向人群：本科、硕士和博士等教研人员的学习使用运行注意事项：请确保使用MATLAB 2021a 或更高版本进行测试。运行时，请执行文件夹内的 Runme_.m 文件，不要直接运行子函数文件。同时请注意，在 MATLAB 的左侧当前文件夹窗口中，必须将路径设置为当前工程所在位置。具体操作可参考提供的操作录像视频中的步骤进行学习和实践。

【视频目标跟踪】基于Kalman滤波的Matlab源码.md

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本Markdown文档提供了一种使用Kalman滤波算法进行视频目标跟踪的方法，并附有详细的Matlab源代码实现。适合研究和学习计算机视觉中的目标跟踪技术。【滤波跟踪】基于Kalman滤波的视频目标跟踪matlab 源码本段落档介绍了如何使用Kalman滤波器进行视频中的目标跟踪，并提供了相应的MATLAB源代码。Kalman滤波是一种有效的算法，用于从一系列测量中估计动态系统的状态，特别适用于处理噪声和不确定性的问题。在视频目标跟踪的应用场景下，Kalman滤波可以帮助预测物体的运动轨迹并减少由于摄像机抖动或对象遮挡导致的目标丢失问题。文档内容包括： - Kalman滤波的基本原理 - 如何设置初始化参数以适应不同的应用场景 - 在MATLAB环境中实现算法的具体步骤和代码示例通过学习本段落档，读者可以掌握如何利用Kalman滤波技术解决视频目标跟踪中的挑战，并在实际项目中应用这些知识。

基于MATLAB的KF、EKF和UKF滤波跟踪算法性能比较仿真及操作视频

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本项目通过MATLAB平台对比了KF、EKF和UKF三种滤波器在目标跟踪中的性能，并提供了详细的仿真结果与操作教程视频。领域：MATLAB 内容：基于MATLAB对比卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）及无迹卡尔曼滤波（UKF）三种算法的性能仿真，包含操作视频。用处：适用于学习如何编程实现KF、EKF和UKF这三种跟踪算法。指向人群：本科及以上各层次的研究与教学人员使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程内的Runme_.m文件，不要直接执行子函数文件。 - 确保在MATLAB的当前文件夹窗口中设置为项目所在路径。具体操作可参考提供的视频教程。

基于Kalman卡尔曼滤波的视频目标跟踪仿真及代码实现分析

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本研究探讨了利用Kalman滤波技术进行视频中目标跟踪的方法，并详细介绍了该算法在实际视频序列中的仿真过程及其代码实现，为开发者提供了理论和实践上的指导。领域：MATLAB，卡尔曼滤波算法内容：基于卡尔曼滤波的视频目标跟踪仿真及代码操作视频。用处：用于学习卡尔曼滤波算法编程。指向人群：适用于本科、硕士和博士等教研学习使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时需确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示为当前工程所在路径。具体操作可参考提供的录像视频跟随步骤完成。

基于MATLAB的SEIR模型仿真及代码操作演示视频

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本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型的建模与仿真，并提供了实用的操作指南和完整代码展示。基于MATLAB的SEIR模型仿真及代码操作演示视频运行注意事项：请使用matlab2021a或者更高版本进行测试，并且仅需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，跟随演示逐步完成相关设置和操作。