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upf_demos
- 无先导粒子滤波器工具箱，并附带pf，kf，Ukf程序，用于跟踪估计-without leading particle filter toolbox and fringe pf, kf, Ukf procedures for tracking estimates
Hidden_Markov_model_for_automatic_speech_recogniti
- Hidden_Markov_model_for_automatic_speech_recognition This code implements in C++ a basic left-right hidden Markov model and corresponding Baum-Welch (ML) training algorithm. It is meant as an example of the HMM algorithms described by L.Rabiner
ukf2.rar
- 给出了kf ekf ukf和upf的matlab源程序，通过简单修改可方便的实现各种系统辨识,Kf ekf ukf given and upf the matlab source code can be easily modified through a simple realization of a variety of system identification
klh
- 阐述了人工免疫系统的基本概念"讨论了几种典型的算法"包括基于免疫系统基本机制的免疫算法$基于免疫 特异性的否定选择算法-&--F)@+2G*F*E3 J)F*F*4J3 F,/+I+2G KF@4/5+00123 545*30!&’(.&)*+,+-+./’00123(45*30$+5 J)FJF53@$L.53@ F2*E3 0.+2,12-*+F2 F,+00123 545*30!*E3*4J+-././GF)+*E05.)3@35-)+K3@!51-E.5+00123./GF)+*
KF-Application-in-Navigation
- Kalman滤波实质上是一种实时递推算法，其设计方法简单易行，所需的存储空间小，因此，在工程实际中受到了广泛重视。随着计算机技术的飞速发展，以Kalman滤波技术为核心的现在估计理论也已广泛应用于航天、航空、航海、系统工程、通信、工业过程控制、遥感等各个领域。本文紧密结合Kalman滤波理论在导航、制导领域的应用展开。主要讨论各种导航种类中的惯性导航。讨论Kalman滤波在惯性导航实现以及其与其他种类导航的组合导航实现时的应用。并且建模实现惯性导航的过程，并且比较了在有辅助信息前提下误差均方根的
Adaptive-KF
- kalman滤波程序,实现自适应kalman滤波。-Kalman_filter for adaptive filtering function.
room-temperature-control
- 设计卡尔曼滤波器。通过控制室温过程熟悉KF。-Designing Kalman filtering algorithm for room temperature control.