Shadowing Filter

此代码用于根据位置观察跟踪移动对象。它适用于规则和不规则的时间分辨率。该方法基于Shadowing filter和牛顿定律的思想。它仅使用噪声位置信息来最小化观测误差并估计过滤后的轨迹以及重建相应的加速度。有关该方法的更多详细信息，请参阅以下手稿： “使用阴影滤波器算法跟踪一只鸽子”，Ayham Zaitouny等人。 “适用于运动物体混沌动力学的最佳阴影滤波器跟踪方法”，Ayham Zaitouny等人。

This is the code for implementing the RLS adaptive algorithm filter. The RLS (Recursive Least Squares) algorithm is widely used in adaptive filtering applications. Below is the MATLAB implementation of the RLS adaptive filter which helps in understanding the core concepts of adaptive filtering and r

本资源提供自适应陷波器的MATLAB仿真代码，包括级联型与并联型两种结构，实现方式灵活多样。用户可以选择单中心频率或多中心频率的功能，用于实现信号的自适应陷波和滤波。仿真结果显示，代码性能优秀，滤波效果良好，非常适合对信号处理有需求的工程师和研究人员。

卡尔曼滤波的学习资料太多太杂？Kalmanstudy.zip这个资源还挺靠谱的，理论讲得细，仿真做得也到位，适合想系统掌握卡尔曼滤波的你。它不光了标准的Kalman Filter，还带了EKF和UKF的内容，三种滤波方式的原理、算法流程和适用场景都有涵盖。 Simulink 的仿真模型也是亮点，滤波流程可视化之后，理解起来就轻松多了。你可以直接把.slx文件拖进 MATLAB 里运行，改改参数看看效果，直观得。如果你之前在传感器数据或状态估计时觉得难下手，这个压缩包里的内容还蛮有的。 EKF非线性系统靠泰勒展开线性化，虽然有点粗糙，但效率还不错；UKF走的是另外一条路，用σ点分布估算状态，精度

基于RflySim平台开发的mahony互补滤波，包含仿真及实物代码、数据、simulink模型。

Matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目作者：克里斯·冈德林，自动驾驶汽车工程师。项目依赖：cmake >= 3.5, make >= 4.1, gcc/g++ >= 5.4。基本构建说明：克隆这个repo，在构建目录编译：cmake .. && make，然后运行：./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt。您可以在data/目录中找到一些示例输入。例如：./UnscentedKF ../data/sample-laser-radar-measurement-data-1.txt output.txt。该项目提供了两个不同的行

Enhanced MATLAB Code for Unscented Kalman Filter Project: UKF 在无人驾驶汽车工程师纳米学位课程的项目中，UKF（无味卡尔曼滤波器）提供了一种更为优越的解决非线性问题的方法，相比之下，传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）存在一定的局限性。 UKF 的优势在于，它能够以平滑的速度估计周围动态对象的状态，即使噪声测量数据不断变化，也可以作为输入实现无延迟的估计结果。此外，UKF 可以借助无法直接观察的传感器数据，估算其他车辆的方向和偏航率。 在本项目中，通过无味卡尔曼滤波器，利用声呐和雷达测量来估算感兴趣运动物体的状态。项目的目标是实现 RM

详细介绍了在 MATLAB 条件下 数字滤波器 的设计，及其实现过程。

此代码为高斯低通MATLAB代码，欢迎大家下载。

The multi-channel filter bank is an essential tool in signal processing, offering a range of applications across various domains. Here, we provide a MATLAB implementation of a multi-channel filter bank that can be downloaded for those interested in exploring or adapting this functionality. Program F