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搜索资源 - kalman filter and fusion
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卡尔曼滤波C程序 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。
对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，
传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，
例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filtering C program Kalman filter is
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卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。,Kalman filter is an " optimal recursive data processing
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无人机高度基于matlab卡尔曼滤波程序 数据融合-UAV height matlab-based Kalman filter data fusion procedure
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基于无味卡尔曼滤波的多传感器数据融合，采用UK方法进行采样，获得系统中未知参数的辨识。-Unscented Kalman filter based on the multi-sensor data fusion, using UK methods of sampling, access to the system to identify the unknown parameters.
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通过卡尔曼滤波并采用开环控制方式实现惯性导航和GPS的数据融合-Through the Kalman filter and use the open-loop control method to achieve inertial navigation and GPS, data fusion
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本文主要介绍了用模糊自适应卡尔曼滤波技术实现惯导和GPS的数据融合。-This paper presents a fuzzy adaptive Kalman filter technology for inertial navigation and GPS-data fusion.
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基于现代时间序列的多传感器信息融合Kalman滤波器与Wiener滤波器.NH格式论文-data fusion using kalman and winner filter
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(UAV) has grown rapidly over the past decade. UAV applications
range from purely scientific over civil to military. Technical
advances in sensor and signal processing technologies enable
the design of light weight and economic airborne platform
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关于数据融合以及卡尔曼滤波器的文章，在测控系统中的应用-Data fusion and Kalman filter
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上传一个word档的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法，大家学习粒子滤波有益，为了使联邦滤波器够有效处理非高斯、非线性系统的状态估计问题，提出将扩展卡尔曼粒子滤波引入联邦滤波结构中，得到一种新的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法.使用扩展卡尔曼粒子滤波对联邦滤波子系统的多源数据进行处理，从而摆脱了经典卡尔曼滤波的限制，拓宽了联邦滤波器的实际应用范围.将联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法应用于非线性滤波器的一个标准验证模型进行了仿真实验，结果表明该算法是有效性的.-Abstract: A new particle
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扩展卡尔曼滤波（EKF）实验报告,有详细代码和详细报告，可运行。有需要拿去-Extended Kalman filter (EKF) lab reports, detailed code and detailed reports can be run. The need to take
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Altitude location for UAV by using federated filter
is discussed, the fourth structure is selected, because its two
sub-filters involving altitude sensor and the difference Global
Positioning System (d-GPS) respectively are fully isolated from
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卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filter is an " optimal recursive data processing a
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基于卡尔曼滤波的GPS\INS信息融合，，超强功能，可实现-Based on GPS/INS information fusion kalman filter, and strong function, can be realized
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针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理，将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。-
Extended K
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用matlab做的卡尔曼滤波器，并且比较了集中式数据融合和分布式数据融合的差异。-Using matlab to do the Kalman filter, and compare the difference between centralized data integration and distributed data fusion.
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一个gps和ins组合导航的matlab程序-kalman-localization
Implementation of localization using sensor fusion of GPS/INS/compass through an error-state Kalman filter.
The MATLAB code borrows heavily Paul D. Groves book, Principles of GNSS, Inertial, and
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利用加速计和GPS融合的赛艇运动里程计。同时可以计算划桨速率(Rowing boat performance improver basing on data fusion of accelerometer and GPS)
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该程序基于MATLAB平台编写，实现了GPS/INS基于位置松组合的卡拉曼滤波算法，分为两部分，GPS_INS.m为组合算法主文件，输入捷联惯导平台实测数据，设置各量测噪声参数，在调用卡尔曼滤波函数进行数据融合校正，最后实现绘图功能；kalman_GPS_INS.m 为卡拉曼滤波程序，输入量测误差以及各噪声参数可得位置和速度估计值。(The program is based on MATLAB platform, and realizes the Kalman filtering algori
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组合导航的卡尔曼滤波器MATLAB程序，INS/GPS组合导航卡尔曼滤波，选择15项状态量，基于伪距和伪距率并采用紧耦合的耦合方式，实现了时间更新和数据更新，INS和GPS组合导航数据融合的过程，输出更精确的导航信息(Kalman filter MATLAB program of integrated navigation, Kalman filtering of INS/GPS integrated navigation, 15 state variables are selected, ba
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