Kalman滤波用于自由落体运动目标跟踪问题。进行的MAtalb仿真

带高斯白噪声的Kalman滤波Matlab代码，每一步都有详细的注释，和kalman滤波的五个公式对应。并有高斯白噪声的产生函数，function G = CreateGauss(E,D,M,N) %产生均值为E,方差为D,MxN的高斯白噪声矩阵

Dan Simon的经典大作《Optimal State Estimation》对应的Matlab源程序。包含了基本的线性Kalman滤波、EKF、UKF、粒子滤波等基本算法。适合学习滤波理论的人员。

原创问题自适应Kalman滤波电力系统短期负荷滤波预测-kmf.m % y:测量负荷数据（N天同一时刻） % T：日最高温度 % N：数据量 % kk:预测步长 %% 模型% 系统方程 % [x     [b b b      [x        [v1 %  x    =    1    0    0       *   x        0 %  T]      0    0    1]          T]           v2] % 观测方程 % y=[1 0 0]*[x x T]' u; 测试结果：                                 滤波方差为3.596760e 000均值平滑方差为5.420211e 000 2步预测值为:   22.6310   22.6755 【问题】 1.滤波初始几步效果较差---？？？ 2.预测结果很接近---？？？

卡尔曼滤波的英文书籍，含matlab实现。由加利福尼亚大学的教授撰写。是本人看到的对卡尔曼滤波最为详细的讲解。是不可多得的学习材料，值得珍藏！

本代码是卡尔曼滤波的c++实现方法，仅供参考。通过以下方式进行编译，执行。 cd kalman-cpp mkdir build cd build cmake .. make ./kalman-test

实现KALMAN滤波算法通过跟踪估计物体运动轨迹-kalman滤波.rar 非常好得KALMAN滤波算法，通过跟踪，估计物体运动轨迹，和大家一起分享。 所含文件： Figure2.jpg KALMAN滤波算法，通过跟踪，估计物体运动轨迹

整个系统划分为图像预处理、车道线检测、车道线跟踪以及偏离预警等四个功能模 块。为了削减干扰信息，缩小检测范围，从而提高系统计算的准确性和实时性，图像预处理模块将视频图像逐帧灰度化、选取感兴趣区域、二值化，最终输出截短的二值化图像给后续模块处理。车道线检测模块中，建立了车道线直线模型，使用 Hough 变换快速检测出车道标志线，输出车道线参数。车道线跟踪模块中，基于车道线线性连续运动假设，使用 Kalman 滤波器算法实现了车道线跟踪，用 Kalman 估计值代替检测值，减少噪声干扰，提高了车道线检测的稳定性。在偏离预警模块中，实现了一种基于横向距离的车道偏离预警模型。

这是一个卡尔曼滤波的代码，能够通过卡尔曼滤波对温度数据进行噪声去除，同时能够预测未来一段时刻的温度数据，实测有效

基于kalman滤波的meanshift算法 代码可供参考 效果一般 基于kalman滤波的meanshift算法 代码可供参考 效果一般