卡尔曼滤波算法及实践指南

两个卡尔曼滤波例题及相应的MATLAB程序，代码清晰易懂。

卡尔曼滤波算法的核心，是把预测和观测这两件事儿巧妙结合，适合那种数据有点噪但又不至于乱成一锅粥的场景。状态预测、协方差更新这些公式，乍一看挺数学，但配合具体例子，比如追踪房间温度，理解起来就简单多了。线性系统的状态预测靠的是前一时刻的数据再加上点控制输入，像X(k|k-1) = A X(k-1|k-1) + B U(k)这种公式，写起来顺手，看着也不累。协方差预测那一步，更新了不确定性的判断，用的是P(k|k-1) = A P(k-1|k-1) A' + Q，其实也就考虑了点过程噪声。观测更新挺关键的一步，比如你测了个温度值，得结合预测值来算当前估计嘛。核心就在X(k|k) = X(k|k-1

这篇学术文章介绍了使用Matlab编写的卡尔曼滤波代码。

卡尔曼滤波原理及应用详解，包括卡尔曼滤波与维纳滤波的理论与应用。未命名 QQ 截图 20121023091849.png。

采用Matlab仿真实现的基于卡尔曼滤波的雷达跟踪算法。

维纳最速下降法滤波器和卡尔曼滤波器设计，包括Matlab仿真实现。

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

卡尔曼滤波是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。介绍了卡尔曼滤波的MATLAB实现方法，详细讨论了其在实际应用中的效果和优势。

分享一些与卡尔曼滤波相关的资料，供大家共同研究。