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Kalman 滤波基础：实用指南 (第4版)

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简介：
This book represents a foundational text within the field of Kalman Filtering. Considering its impact, it’s likely that, aside from the fast Fourier transform, Kalman filtering stands as one of the most significant algorithmic techniques ever conceived and developed.

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  • Kalman滤波 Kalman滤波 Kalman滤波
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    简介：Kalman滤波是一种用于估计系统状态的强大算法，尤其擅长处理具有噪声的数据。它广泛应用于导航、控制和信号处理等领域，通过最小化误差协方差来预测并更新系统的最佳状态估值。 Kalman滤波一阶模型包含详细的注释，并且已经通过了测试。
     
  • Kalman滤波的仿真、基础及其MATLAB实现
    优质
    本书《Kalman滤波的仿真、基础及其MATLAB实现》深入浅出地介绍了卡尔曼滤波的基本原理与应用方法，并通过大量实例展示了如何利用MATLAB进行仿真实现。 卡尔曼滤波的算法有两个程序，并配有相应的说明和论文。
     
  • kalmanfilter-cpp: 基于Eigen库的C++基础Kalman滤波器实现
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    kalmanfilter-cpp 是一个基于 Eigen 库的 C++ 实现的基础 Kalman 滤波算法项目，适用于需要状态估计和预测的应用场景。 这是在C++上使用库实现的基本卡尔曼滤波器版本。它可以像演示的那样直接实施算法。代码的整体结构借鉴了某个示例，并进行了扩展以允许输入控制。有一个测试程序可以根据嘈杂的数据估计弹丸运动情况。 要运行它，请按照以下步骤操作： 1. 使用 CMake 进入 kalmanfilter-cpp 目录。 2. 创建一个名为 build 的子目录并进入该子目录。 3. 在命令行中使用 cmake .. 来配置项目，然后通过 make -j4 编译代码。 4. 最后运行 ./kalman-test。 注意：您可能需要在 CMakeLists.txt 文件里指定 Eigen 库的路径。
     
  • Kalman滤波理论与导航系统应用（第二版）
    优质
    《Kalman滤波理论与导航系统应用（第二版）》全面介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其在导航系统中的实际应用，是学习现代导航技术不可或缺的参考书。 《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》一书由付梦印和邓志红合著，并由科学出版社出版。这本书深入探讨了Kalman滤波的原理以及它在导航系统中的实际应用。
     
  • 卡尔曼滤波及其实时应用（第4版 PDF）
    优质
    《卡尔曼滤波及其实时应用（第4版）》全面介绍了卡尔曼滤波理论及其在实时系统中的应用。本书通过深入浅出的方式，结合大量实例和最新研究成果，为读者提供了从基础到高级的完整学习路径。 卡尔曼滤波及其实时应用 第4版这本书详细介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其在实际中的应用，并对第四版的内容进行了更新和完善。
     
  • Kalman滤波简介（中文版）
    优质
    Kalman滤波是一种用于估计系统状态的数学方法，尤其适用于处理含有噪声的数据。它通过最小化误差预测系统的动态变化，在导航、控制等领域广泛应用。 《卡尔曼滤波简介》的中文版适合不想阅读英文版本的读者。
     
  • LabVIEW中Kalman滤波的实现
    优质
    本文章介绍了在LabVIEW环境下实现Kalman滤波算法的过程和方法，详细阐述了该算法原理及其在数据处理中的应用。 用LabVIEW实现的Kalman滤波器可以通过调节不同的输入信号来检验其滤波效果。
     
  • C++中的Kalman滤波实现
    优质
    本文章介绍了如何在C++中实现Kalman滤波算法。通过详细的代码示例和理论解释，为读者提供了理解和应用这一强大工具的方法。 本代码是卡尔曼滤波的C++实现方法，仅供参考。编译和执行步骤如下：首先使用命令`cd kalman-cpp`进入代码目录；然后创建一个名为build的新文件夹，并进入该文件夹；接着运行`cmake ..`进行配置；之后通过`make`指令完成编译工作；最后输入`./kalman-test`来执行程序。
     
  • MATLAB中的Kalman滤波实现
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    本文章详细介绍了如何在MATLAB环境中实现Kalman滤波算法，并提供了具体的应用实例和代码示例。 当噪声过程为高斯分布时，卡尔曼滤波器是所有滤波器中最优的选择。除了系统噪声和测量噪声需要满足高斯白噪声特性，并且已知其二阶矩之外，卡尔曼滤波不需要任何其他条件。因此，它完全适用于非平稳、多维的随机序列估计问题。它的核心流程（包括预测与更新）基于贝叶斯滤波原理。
     
  • JPDA与Kalman滤波
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    本文探讨了JPDA（Joint Probabilistic Data Association）方法与卡尔曼滤波技术在多目标跟踪中的应用及其结合方式，分析两者优势互补对提升系统性能的意义。 传感器用于测量目标的位置状态。通过JPDA概率数据关联及卡尔曼滤波进行处理。模型假设两个运动目标在x-y平面上以恒定速度直线移动。初始位置分别为（4000,1200）和（300,1500），速度分别是（200,200）和（400,200）。在整个运动过程中，会在它们的位置上叠加噪声。代码中包含有详细的注释说明。