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KF
- 卡尔曼滤波程序，可以运行，用VS编译，不需要解压，谢谢。-Kalman filtering process can run with VS compiler, not unpacked, thank you.
ekf_4d
- 一个四维状态、二维观测的目标跟踪扩展卡尔曼滤波程序，附有详细的说明。-a four-state, two-dimensional observation of the target tracking extended Kalman filtering process, with detailed explanations.
ekf000
- 扩展卡尔曼滤波程序，请大家指教，希望能对大家有所帮助-EKF, please enlighten everyone, we hope to help
ekff
- 用Matlab编写的求解高斯线型随机差分方程的离散扩展卡尔曼滤波程序。-Matlab prepared for the linear Gaussian stochastic differential equation expansion of discrete Kalman filter procedures.
GPSmatlab
- 读取TXT文档里的GPS数据卡尔曼滤波程序，对于初学者很有帮助
kerlman
- 卡尔曼滤波程序,关于数字信号处理中卡尔曼滤波的示范性程序，并带有界面显示滤波效果
kalman
- 一个标准卡尔曼滤波程序，可以进行扩展，非常好用
Kalman
- 卡尔曼滤波程序 含卡尔曼滤波理论pdf＆各种卡尔曼滤波程序
kalman
- 卡尔曼滤波程序。实现多维卡尔曼滤波
关于粒子滤波的仿真程序
- 关于粒子滤波的仿真程序,比较了粒子滤波和卡尔曼滤波的优缺点,the unscented particle filtering
SequentialTracking
- 非常好的粒子滤波程序:扩展卡尔曼模型下的序列追踪-very good particle filter : Extended Kalman model tracing the sequence
KFandPF
- 卡尔曼滤波器和粒子滤波器的MATLAB演示程序-Kalman filters and particle filters MATLAB demo
kalmanfilter
- 通用的卡尔曼滤波的matlab小程序，适用于初学者。-kalman filter
VC_Kalman
- 这是一个简单的卡尔曼滤波演示程序，希望对大家有所帮助。-This is a simple demonstration of the Kalman filtering process, and they hope to help everyone.
work
- 本程序是基于机动目标跟踪课题的整个算法程序，其中包括卡尔曼，扩展卡尔曼和粒子滤波程序及其仿真代码和仿真的图形。-This procedure is based on the subject of maneuvering target tracking algorithm for the whole procedure, including Kalman, extended Kalman and particle filter process and its simulation code and
2_Dkalman
- 二维的卡尔曼滤波fortran程序，希望对大家有用-Two-dimensional Kalman filtering fortran program, we hope to be useful
Kalman滤波用于温度测量的实例
- 卡尔曼滤波在温度测量中的应用，本程序是用matlab实现的。(Kalman filter in temperature measurement applications, this procedure is achieved using matlab.)
KZ_Kalman
- 可实现对目标飞行的卡尔曼滤波预测，扩展卡尔曼滤波器相对于卡尔曼滤波器可以处理地心坐标系下的飞行目标数据(Realization of Calman filter prediction for target flight)
UKF滤波
- 该程序能够完成单通道和多通道测量数据的滤波，削弱噪声对测量数据的影响(Completing the filtering of data)
matlab程序
- 主要功能： 1.完成传感器对目标状态的kalman滤波估计； 2.对传感器的状态估计进行SCC和CI融合； 3.画出位置及速度的估计和融合误差曲线、真实航迹及融合后航迹、K=1时刻的协方差椭圆(Main functions: 1. The Kalman filter estimation of the target state is completed; 2. The state estimation of sensors is fused by SCC and CI; 3. Draw the