运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！
2020-03-04 03:05:26
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扩展卡尔曼-无迹卡尔曼-粒子滤波示例
里面包含ukf,ekf，pf的matlab代码过程
其中，状态方程和观测方程 可能与你的不一样，到时候自己替换就好，没有测试数据
不过自己对一遍公式就知道 该代码是否正确
2020-02-02 03:16:07
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Optimal filtering with Kalman filters and smoothers – a Manual for Matlab toolbox EKF/UKF
Jouni Hartikainen and Simo Särkkä
Laboratory of Computational Engineering,
Helsinki University of Technology,
P.O.Box 9203, FIN-02015 TKK, Espoo, Finland
2020-01-03 11:24:12
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EKF UKF PF三个算法在f(x) = 0.5 *x + 25*x/1+x^2 + 8 * cos(1.2*(k-1))下仿真比较，自己写的代码，直接可以产生很好的效果图，直接可以给导师看。
2019-12-21 22:10:42
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