搜索资源列表
kalman
- 卡尔曼滤波实现滤波，得到观测值和预测值的比较-kalman filter
lmkalman
- 经典的卡尔曼滤波程序，通过一步状态和估协方差估计产生新息，然后生成状态预测-Classic Kalman filtering process, the step state estimate covariance is estimated to generate new interest, and then generate the state prediction
lmekf
- 经典的扩展卡尔曼滤波卡尔曼滤波程序，首先对非线性函数取一阶近似，生成近似的新型函数，然后进行卡尔曼滤波，通过一步状态和估协方差估计产生新息，然后生成状态预测-Classical extended Kalman filter, Kalman filter procedure, first take the first order approximation of nonlinear function to generate the new function approximation, and t
UKF-matlab-simulation
- 卡尔曼滤波在对离散线性系统进行最优化的时候用到系统的预测方程和测量方程，但是只考虑了最简单的线性关系，即系统预测方程线性化，由于变量的均值和方差只能进行线性运算，那么当系统预测方程非线性化的时候该怎样计算预测值的方差呢？ UKF就是为了研究解决这种非线性关系的。-Kalman filter used in optimization of discrete linear systems prediction and measurement equations of the system, but
kalm_monte-carlo_simulation
- 两种噪声下，卡尔曼滤波的100次Monte Carlo仿真验证，画出了每时刻卡尔曼预测均方根误差和估计均方根误差的Monte Carlo变化曲线-with uniform and Gaussian noise respectively,through 100 Monte Carlo simulations,output thecurves of sampled state prediction variances and estimate variances of kalman filter i
lys_3
- 本程序主要是系统辨识滤波中，卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波程序，该程序可以用于目标定位追踪中，预测目标的下一个状态。-This program is a system identification filter, Kalman filtering and Kalman filtering procedures, the program can be used for targeting tracking, predict the target state.
opencv_kalman
- 本次实验来源于opencv自带sample中的例子，该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪，即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑，然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的，其实转换成角度就是一维的了。 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依
KalmanFilter
- 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。-A typical example of the Kalman filter, from a limited set, containing the noise, the position of the object observed sequence (the
TDTWspeecchh
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括括语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取，采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别 -This paper first introduces the research and
DSP_ARMA_Lattice_C_language
- 在数字信号处理中,格型(Lattice)网络起着重要的作用,使得它在现代谱估计,语音处理,自适应滤波,线性预测和逆滤 波等方面已得到广泛应用。本项目在VC6.0上用标准C语言实现了ARMA格型滤波器，提供单点滤波和向量滤波的实现，并给出测试程序。算法实现的稳定性也在工程项目中得到验证。-In digital signal processing, the lattice type (Lattice) network plays an important role, so that it
Kalman_filter_matlab
- 用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 -Target tracking application context radar data processing, radar in the search to the goals and objectives of the record location data of the measured target position data (called a point of the tr
kalman_filter
- 用卡尔曼滤波算法估计一个四阶线性预测模型的最优权值，并附有仿真图形-Kalman filter algorithm to estimate the optimum weights of a fourth-order linear prediction model with simulation graphics
kalman
- matlab的一个卡尔曼滤波的例子，包括估计预测和方差分析-an example of kalman in matlab
shuzixinhaochuli
- 自己编的，数字信号处理实验的源代码，实现维纳滤波和预测功能-Own series, digital filter design using Wiener filtering methods.
kalman
- 卡尔曼滤波，包括预测和更新子程序。是学习卡尔曼滤波比较有用的材料-Kalman filtering, including forecasts and updates subroutine. Learning the Kalman filter useful material
camshift
- camshift颜色识别跟踪，通过质心不断收敛实现，并用kalman滤波，预测，精确识别-color recognition camshift tracking, convergence to achieve through the centroid constantly using kalman filtering, prediction, accurate identification
Kalman
- 卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究 简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。-Kalman filter target tracking simulation study brief discussion of the Kalman filtering method to predict a single target track, and by means of Matlab simulation tools to evalu
kalman_test
- kalman滤波的基本原理，在飞行器轨迹预测方面的应用，非常有用-The basic principle of the kalman filter in aircraft trajectory prediction application, is very useful
adaptive-Filtering
- 自适应滤波法做预测，并对预测结果，相对误差进行数据可视化，预测结果很准确-Adaptive filter prediction and forecast results, the relative error for data visualization, very accurate prediction results
LMS-algorithm2
- 格-梯型结构的LMS算法，按照最小均方准则，设计出阶数和时间分别递推的自适应滤波器，可以进行梯型滤波，又具有格型预测前后节独立、收敛快速的优点，但计算量大。-Grid- LMS algorithm in a ladder-type structure, in accordance with the minimum mean square criterion, design order and time adaptive recursive filter, ladder filter, and l