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kalman_intro_chinese.rar
- 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
IMM
- 交互式多模型算法卡尔曼滤波仿真代码，程序中采用了两个模型-Interacting multiple model Kalman filter algorithm simulation code, the program uses two models
3matlab_3objs
- 从网上学习的一种对三个运动目标跟踪的多目标跟踪算法，采用卡尔曼滤波方法进行预测。效果还不错。-From an e-learning to track moving targets on the three multi-target tracking algorithm using Kalman filtering method to predict. Results were pretty good.
PF-EKF
- 粒子滤波和扩展卡尔曼滤波的对比分析，matlab算法，欢迎交流-Particle filter and comparative analysis of the extended Kalman filter, matlab algorithm, welcomed the exchange of
ekf_pf
- 基于卡尔曼滤波和粒子滤波器级联模型的静基座惯导初始对准算法及仿真-Based on the Kalman filter and particle filter cascade model static base INS initial alignment algorithm and simulation
KF
- 基于卡尔曼滤波算法，实现二维位置以及速度的预测估计。(Based on the Calman filter algorithm, the predictive estimation of two dimensional position and velocity is realized.)
卡尔曼作业第二次-史子纬
- 泊松融合可以说是目前融合效果上等的算法，泊松融合对应的文献为《Poisson Image Editing》，这篇文献叫基于泊松方程的图像编辑，没有叫融合，是因为它的神奇功能不仅仅用于简单的融合，还有一大堆的神器功能(Poisson image fusion can be said to be the best fusion algorithm, the corresponding document for Poisson image fusion "Poisson Image Edit
P2_KalmanFilter_Example
- 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
代码
- 卡尔曼滤波部分算法，可以对数据进行滤波处理啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊。。。。。。。。。。(Calman filter part of the algorithm, the data can be filtered, ah ah ah ah ah ah ah ah.)
kalmanfilter
- 主要有无迹卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波等算法的MATLAB代码(MATLAB code, such as Untraced Calman filter, extended Calman filter and so on)
71973842(EKF)-data-fusion
- 卡尔曼滤波目标跟踪算法，有详细的程序，适合初学者。(Kalman filter target tracking algorithm for beginners.)
基于simulink很实用的EKF估计soc程序
- 此编程实现基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法的动力电池SOC估计，并输出波形(This programming implements the battery SOC estimation based on the Extended Kalman Filter (EKF) method and outputs the waveform)
kalmanfilter
- 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。(Kalman filtering (KF) is an algorithm for optimal estimation of system state by using linear system state equation and input and output observation
卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真 pdf1
- 卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线
CKF_UKF
- 容积卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波算法, 容积-无迹卡尔曼(CKF filter algorithm,UKF filter algorithm)
EKF10积分
- 参数辨识以及扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算(Battery Model Parameter Estimation Using a Layered Technique)
EKF3
- 该Simulink仿真模型基于锂电池的二阶RC模型，采用扩展卡尔曼滤波算法实现锂电池的SOC估计。(The Simulink simulation model is based on the second-order RC model of lithium batteries, and the extended Kalman filter algorithm is used to estimate the SOC of lithium batteries.)
MiniBalanceV5.0卡尔曼滤波
- 平衡车位置控制，平衡控制，卡尔曼滤波，等控制算法(Balance vehicle position control, balance control, Kalman filter)
扩展卡尔曼滤波SOC算法Simulink模型
- 在simulink中采用扩展卡尔曼滤波估算电池soc(Estimating SOC of battery with extended Kalman filter in Simulink)
卡尔曼滤波微分算法
- 卡尔曼滤波微分算法，可以实现包含噪声的信号微分，效果由于直接差分