MPU6050模块介绍: 此六轴模块采用高精度的陀螺加速度计MPU6050，通过处理器读取MPU6050的测量数据然后通过串口输出，免去了用户自己去开发MPU6050复杂的I2C协议，同时精心的PCB布局和工艺保证了MPU6050收到外接的干扰最小，测量的精度最高。 模块内部自带电压稳定电路，可以兼容3.3V/5V的嵌入式系统，连接方便。 模块保留了MPU6050的I2C接口，以满足高级用户希望访问底层测量数据的需求。 采用先进的数字滤波技术，能有效降低测量噪声，提高测量精度。 模块内部集成了姿态解算器，配合动态卡尔曼滤波算法，能够在动态环境下准确输出模块的当前姿态，姿态测量精度0.01度，稳定性极高，性能甚至优于某些专业的倾角仪！ 注意:六合一串口模块连接MPU6050模块时，需要将2号拨码开关到到OFF端。 如下图: 三维姿态显示: 姿态角度测量上位机截图: 手机端数据记录和显示: 实物购买链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=2013.1.0.0.w6Ztuz&id=19785706431

实现对测量电压信号的卡尔曼滤波功能现代测试系统中

使用扩展卡尔曼滤波来进行soc估测，并且与安时积分法比较，精度较高，使用的是电池一阶模型。 The extended Kalman filter is used to estimate the battery soc, and compared with the ampere-time integration method, the battery first-order model has adjustable parameters.

针对目前配电柜故障电弧检测技术存在的漏检率和误报率高的问题,结合多传感器信息融合技术在故障检测技术中的应用,提出了基于联合卡尔曼滤波器的故障电弧检测技术。该技术可以对采集到多个不同故障电弧故障特征进行实时滤波,能够很好地消除噪声干扰和提高信噪比,进一步提高故障电弧检测的准确性和可靠性,完善系统的容错能力和复原能力。仿真结果也表明改进的检测技术具有良好的实时性和准确性。

基于卡尔曼滤波器的目标跟踪的实现 matlab代码，将所有代码放置同一路径同一文件夹下运行main.m即可

基于渐消卡尔曼滤波器的永磁同步电机的仿真，余跃，何凤有，本文使用带渐消因子的自适应卡尔曼滤波构造了永磁同步电机的速度观测器。该滤波器根据永磁同步电机的输出，在线自适应调整渐消因

一个卡尔曼滤波器的c文件盒h文件，可以对加速度计和陀螺仪数据进行融合滤波，效果很好，参数定义也很清楚。

tonav：用于视觉辅助惯性导航的多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF）的实现。 这是我的硕士论文

基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究

一个应用实例详解卡尔曼滤波及其算法实现,为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。