一本关于随机过程和滤波理论的基础书籍。包括随机过程，随机不等式，滤波理论，线性滤波和非线性滤波。

卡尔曼·克劳迪代码 matlab Bayesian_filtering_smoothing 您正在查看的 Github 存储库包含我在参加 edX 课程“汽车应用的传感器融合和非线性过滤”时所使用的 MATLAB 代码。该课程涉及过多的主题，遍历从贝叶斯统计和递归估计理论的基础知识，到对各种运动和测量模型的详细描述，再到强大的卡尔曼滤波器及其几种变体（如扩展卡尔曼滤波器、误差状态估计卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器）的详细推导， Cubature Kalman Filter 仅举几例，一直到后验分布近似的顺序重要性重采样。存储库是所有 MATLAB 代码的集合，这些代码是作为课程参与的一部分编写的并获得证书。到目前为止，这是我参加过的最苛刻的课程之一，需要 97% 的及格率才能获得证书。然而，fru 它的辛勤劳动很棒，并决定与社区的其他人分享。

matlab除噪声代码快速自适应双边滤波 这是以下论文中Matlab算法的实现： RG Gavaskar和KN Chaudhury，“快速自适应双边滤波”，IEEE图像处理事务，第1卷。 28号2，第779-790页，2019年。 DOI：10.1109 / TIP.2018.2871597 要求 （1）带有图像处理工具箱的Matlab。 （2）C ++编译器（用于编译mex文件）。 在Matlab 9.1.0（R2016b）和GCC 4.8.4（Ubuntu 14.04）上进行了测试。 细节 在运行代码之前，请按如下所示编译“ fastABF”目录中的MEX文件： mex MinMaxFilter.cpp 这是O（1）过滤器，用于查找局部窗口最小值和最大值（本文中的alpha和beta）。 实现该算法的核心源文件位于“ fastABF”中。 要执行算法，请运行以下命令 g = fastABF( f,rho,sigma,theta ) 在哪里 f = input image (m-by-n), rho = width of the spatial Gaussian kernel, si

英文博士硕士论文自适应神经网络，用于电机控制

This rar file consists of a pdf file of the book, a list of errors, and the matlab code.

卡尔曼的开山之作《 A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems1》

Detection and Recognition of Moving Video Objects Kalman Filtering with Deep Learning

卡尔曼滤波视频去噪 Kalman filtering of patches for frame-recursive video denoising

Probabilistic video stabilization using Kalman filtering and mosaicking

学习语言 这是一个Java应用程序，专用于处理语音以改善语音。 它需要两个WAV音频文件，对它们执行过滤器，并使用傅立叶变换创建频谱图。 然后，我们在解释为图像的每个频谱图上运行斑点检测算法，这将从图像中提取有价值的特征，并利用该信息简化频谱图数据。 现在，我们将简化的每个频谱图输入为一个矩阵，并将它们相互比较。 运行Java应用程序 要运行LearnLanguage，请下载整个Java项目并将其导入Eclipse。 或仅下载src文件夹，然后包含commons-math3-3.6.1和org.apache.commons.io库。 项目的main过程在默认包中。 您可以在此项目中找到的东西 用Java编写的带通滤波器。 该代码基于的Buttherworth带通滤波器算法。 使用 GitHub项目中的Fourier变换构建频谱图。 使用处理库用Java编写的Blob检测算法。