卡尔曼滤波
当前话题为您枚举了最新的 卡尔曼滤波。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
卡尔曼滤波理论与应用
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。
Matlab
23
2024-05-15
卡尔曼滤波的MATLAB实现
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。
Matlab
11
2024-07-13
卡尔曼滤波学习资源分享
分享一些与卡尔曼滤波相关的资料，供大家共同研究。
Matlab
15
2024-08-12
卡尔曼滤波技术的应用
滤波技术中的卡尔曼滤波，广泛应用于多个领域，包括工程和科学研究。卡尔曼滤波通过数学模型，有效处理传感器数据，提高信息处理精度和效率。
算法与数据结构
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2024-08-02
卡尔曼滤波的学习资料
探讨状态估计与卡尔曼滤波的详尽学习资源，包含64页的PPT和Matlab仿真代码。
Matlab
11
2024-09-29
对比无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼纳滤波
比较了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼纳滤波在预测性能上的差异，提供一个程序可改的比较框架，方便根据需求自定义函数。
Matlab
8
2024-08-04
卡尔曼滤波示例及MATLAB实现
两个卡尔曼滤波例题及相应的MATLAB程序，代码清晰易懂。
Matlab
18
2024-05-19
卡尔曼滤波器原理浅析
卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归滤波算法。它广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。卡尔曼滤波器算法的核心思想是通过不断更新状态估计和协方差矩阵来逼近真实状态。其特点是能够处理非线性系统和噪声干扰，提供高精度的状态估计。
算法与数据结构
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2024-05-25
卡尔曼滤波：原理与实现
卡尔曼滤波：原理与实现
原理：卡尔曼滤波是一种用于估计状态（位置和速度等）的递归算法，该算法考虑了测量不确定性和过程噪声。其核心思想是使用来自过程模型的预测估计和来自测量模型的测量估计，通过加权平均来得到最优估计。
实现：卡尔曼滤波可以使用各种编程语言实现，包括 MATLAB、C 和 C++。实现时需要指定过程模型、测量模型、初始状态估计和协方差矩阵。
应用：卡尔曼滤波广泛应用于各种领域，例如导航、控制和数据处理。它可以有效地处理测量不确定性和过程噪声，并为动态系统提供准确的状态估计。
Matlab
16
2024-05-30
matlab实现卡尔曼滤波工具
使用Matlab进行卡尔曼滤波算法的模拟实现，提供英文原版资源下载。
Matlab
16
2024-08-10