卡尔曼滤波算法.doc

使用黑金Ax301，搭配Ov7670摄像头，采样出RGB565格式，但显示会出现噪点，使用中值滤波算法有效消除噪点。搭配LCD(480*272)显示。注意：中值滤波算法使用了shift_ram3x3形成矩阵，如果使用（640*480）务必修改shift_ram_IP核中的行数

MATLAB 文件来实现 Paulo SR Diniz 所著书中的所有自适应滤波算法，自适应滤波算法和实用实现，第五版，Springer，纽约，2020 年。相同的工具箱适用于本书的第四版。 MATLAB 文件由 Guilherme O. Pinto、Markus VS Lima、Wallace A. Martins、Luiz WP Biscainho 和 Paulo SR Diniz 编写。 本书简要概述了自适应滤波，以统一的形式涵盖了尽可能多的内容，避免了重复并简化了符号。 适合作为自适应信号处理和自适应滤波器的高年级本科生或一年级研究生课程的教材。 演讲的理念是让材料具有坚实的理论基础，专注于真正在有限精度实现中工作的算法，并提供对工作算法的轻松访问。 因此，实践工程师和科学家也会发现这本书是极好的参考。 在 Adaptive Filtering: Algorithms and P

据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,

模拟退火是一种在邻域范围搜索最优解的优化算法，能够以较大的概率收敛到最优解，可运用于图像去噪。提出一种基于模拟退火的自适应图像滤波算法，可以自适应的对图像内部和图像边缘进行分类处理，以一定的概率接受偏离中值的像素，再结合加权平均得出图像结果像素值。实验结果表明该算法在滤除图像噪声的同时，可以较好的保存原始图像信息，具有较高的信噪比。

针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象，直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题，提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理，将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入，首先，用高斯核函数计算出深度图像的空问距离权值和RGB彩色图像的灰度权值；然后，将这两个权值相乘得到联合滤波权值，并利用快速高斯变换替换高斯核函数，设计出联合双边滤波器；最后，用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明，所提算法应

将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法，本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法．该算法分为学习和估计两部分：学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习，得到系统回归模型及噪声协方差；估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程，相应的噪声协方差实时自适应调整．该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题，仿真结果验证了算法的有效性．

基于卡尔曼滤波算法的室内无线定位系统（室内定位的一种算法），改进了室内定位

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10种数字滤波算法(C语言源程序)限副滤波 、中位值滤波法、算术平均滤波法递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）