Matlab关于粒子滤波代码与卡尔曼做比较-untitled3.fig 部分程序如下： function ParticleEx1 % Particle filter example, adapted from Gordon, Salmond, and Smith paper. x = 0.1; % initial state Q = 1; % process noise covariance R = 1; % measurement noise covariance tf = 50; % simulation length N = 100; % number of particles in the particle filter xhat = x; P = 2; xhatPart = x; % Initialize the particle filter. for i = 1 : N     xpart = x sqrt * randn; end xArr = [x]; yArr = [x^2 / 20 sqrt * randn]; xhatArr = [x]; PArr = [P]; xhatPartArr = [xhatPart]; close all; for k = 1 : tf     % System simulation     x = 0.5 * x 25 * x / 8 * cos) sqrt * randn;%状态方程     y = x^2 / 20 sqrt * randn;%观测方程     % Extended Kalman filter     F = 0.5 25 * / ^2;     P = F * P * F' Q;     H = xhat / 10;     K = P * H' * ^;     xhat = 0.5 * xhat 25 * xhat / 8 * cos);%预测     xhat = xhat K * ;%更新     P = * P;     % Particle filter     for i = 1 : N 运行结果： Figure39.jpg

卡尔曼滤波的单目标跟踪代码Python版，视频中逐帧处理。

无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。

2.卡尔曼状态方程和量测方程的建立。 其中X表示状态变量，包括诱发信号、单位脉 冲信号、自发信号，长m＋p＋q＋1 A＝ 是系统矩阵， 为输入矩阵 是噪声矩阵 是测量噪声 是输出矩阵

matlab的卡尔曼工具箱，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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

基于卡尔曼滤波的SC-FDE系统信道估计和信噪比估计算法研究，尹航，林家儒，本文主要研究在单载波频域均衡系统下基于辅助导频序列的信道估计和信噪比估计算法研究。通过利用卡尔曼滤波算法对信道估计算法进

matlab源代码

锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF).7z

一个简单的小程序，主要是转换测量卡尔曼滤波（CMKF）在三维空间上的matlab实现，并给出了xyz三个方向上的滤波误差

对高速运动目标采用基于kalman filter进行预测。基于matlab的实现，来进行运动目标的轨迹预测。有卡尔曼算法，扩展卡尔曼滤波，数据拟合方法。