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实现The Kalman Filter 机器人的自定位-The Kalman Filter is a technique from estimation theory that combines
the information of di erent uncertain sources to obtain the values of vari
ables of interest together with the uncertainty in these. The lter has b
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这里有卡尔曼滤波原理及公式陈列，编程实现，外加外界白噪声的影响，旨在加强对卡尔曼滤波的直觉理解与应用。-There Kalman filter theory and formula display, programming, plus white noise of the outside world to enhance intuitive understanding of the Kalman filter and its application.
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In his 1960 famous publication (“A new approach to linear filtering and prediction problems”, Trans.ASME J. Basic Engineering., vol 82, March 1960, pp 34-45), Rudolf Kalman based the construction of the state estimation filter on probability theory,
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本文对于非线性非高斯问题，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法。该方法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波器方法中，有效地重复利用新的测量信息，还利用Levenberg-Marquardt 方法调整预测协方差阵以保证算法具有全局收敛性。实验结果表明，所提方法具有更高的估计精度，是一种效率较高、性能较好的跟踪方法。-This non-Gaussian for nonlinear problems, an improved extended Kalman filter (NIEKF) th
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研究了一类离散不确定系统中存在等式约束时的最优滤波问题，在均方误差最小的意义下利用卡尔曼滤波给出了最优解。与传统的不确定滤波结果相比，从理论证明了利用更多信息的约束滤波的估计误差协方差的迹更小。-A class of discrete uncertain systems exist in the optimal filter when the equality constraint problem, the minimum mean square error in the sense of Ka
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卡尔曼滤波器的算法C实现
最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来
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卡尔曼滤波从与被提取信号有关的量测量中通过算法估计出所需信号。卡尔曼滤波处理有几个特点：(1)卡尔曼滤波处理的对象是随机信号；(2)被处理信号无有用和干扰之分，滤波的目的是要估计出所有被处理信号；确切的说卡尔曼滤波应称作最优估计理论；就实现形式而言，卡尔曼滤波器实质上是一套由数字计算机实现的递推算法。量测量可看作卡尔曼滤波器的输入，估计值可看作输出-Kalman filtering from the measurement of the quantity relating to the sign
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The function alphaBetaFilter implements a generic algorithm for an alpha-beta filter that is a linear state estimation for position and velocity given an observed data. It acts like a smoothing. Also closely related to Kalman filters and to linear st
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The Kalman filter, also known as linear quadratic estimation (LQE), is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, containing noise (random variations) and other inaccuracies, and produces estimates of unknown variables that t
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各种kalman滤波器的设计，pwm整流器的建模仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，虚拟力的无线传感网络覆盖，包括广义互相关函数GCC时延估计。-Various kalman filter design, Modeling and simulation pwm rectifier Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, D-S
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现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，各种kalman滤波器的设计，包含了阵列信号处理的常见算法，D-S证据理论数据融合，用MATLAB实现的压缩传感。-Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, Various kalman filter design, Contains a common array signal processing algorithm, D-S evidence theory
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卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
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基于卡尔曼滤波对现有采样数据进行滤波，有效降低观测值的误差。卡尔曼滤波是一种时域方法，它把状态空间的概念引入随机估计理论，用状态方程、观测方程和噪声激励递推估计测量噪声，便于实现实时应用。(The existing sampled data is filtered based on Kalman filter, which can effectively reduce the error of the observed value. Kalman filtering is a time doma
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