Matlab实现Kalman滤波器

Matlab编程-Kalman滤波器实现。简易的卡尔曼滤波器代码示例。

卡尔曼滤波器的各种实现，挺适合前端、嵌入式或者算法方向的朋友拿来练手的。压缩包里有完整的 预测、更新 和 平滑 相关代码，都是用 MATLAB 写的，逻辑清晰，变量也比较规范，改起来不难。 卡尔曼滤波器的核心流程就是两件事：先预测，再更新。预测靠的是你定义的系统模型，更新靠的是测量数据。预测代码的作用就是单步估计系统状态，比如你想看看传感器在不加更新时会跑偏多少，用它就方便。 平滑那块也蛮有意思，适合你历史数据的时候用。比如 GPS 轨迹回放、金融时序，甚至训练集打标签时也能用上它来去除抖动。代码结构上，像Kalman_fiter_预测_平滑这样的命名方式，有一定模块化，想单独跑预测或平滑也行

这是一个关于Kalman滤波器的仿真工具包，包含了与Kalman滤波相关的代码和仿真模型。

Gabor 滤波器是信号和图像中的一个常用工具，尤其适合提取图像的频域和空间信息。用在纹理、人脸识别等多个领域都挺实用的。这个压缩包了 Matlab 实现的示例，能够你理解 Gabor 滤波器的原理以及如何在 Matlab 中运用它。你可以通过调整滤波器参数，如波长、方向等，来定制自己的滤波器，进而提高图像的精度。如果你做图像，或者想要深入研究 Gabor 滤波器，试试看这份代码，它的实现方法蛮清晰的，值得参考。

介绍了在MATLAB中实现随时间变化的Kalman滤波器的递归过程。操作步骤包括生成与过程噪声w和测量噪声v相关的噪声输出测量。

DoG 滤波器（高斯差分滤波器）在图像领域中蛮常见的，尤其是用来做边缘检测和特征提取。其实它就是通过两个不同尺度的高斯模糊操作的差值，来强化图像的边缘部分。简单来说，DoG 滤波器可以帮你找到图像的‘转折点’，这些转折点就是图像边缘或关键特征。适合用在机器学习、计算机视觉这类需要快速提取信息的场景。使用 MATLAB 实现它也挺容易的，只需要先做两个不同尺度的高斯模糊，再相减就行了。你可以通过imgaussfilt函数做高斯模糊，代码也不复杂。实现起来，加载图像后设置不同的高斯标准差，分别滤波后求差，就能得到想要的 DoG 结果。DoG 滤波器在多图像任务里都挺有用的，比如边缘检测、角点检测等

这份文件包含了自编的中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器的MATLAB代码实现。

将介绍如何在Matlab中实现数字FIR滤波器，包括高通、带通、低通和带阻滤波器的程序。通过示例代码和步骤指导，帮助用户快速掌握滤波器设计与实现的方法。

Matlab开发：频域滤波器。这是一个简单的灰度图像频域滤波的Matlab实现。