图 8.8 编译和链接过程 在工程 ledcircle 所在的目录下，会生成一个名为：工程名_data 目录，在本例中就是 ledcircle_data 目录，在这个目录下不同类别的目标对应不同的目录。在本例中由于我们使用的是 DebugRe 目标， 所以生成的 终文件都应该在该目录下。进入到 DebugRel 目录中去，读者会看到 make 后生成的映 像文件和二进制文件，映像文件用于调试，二进制文件可以烧写到 S3C4510B 的 Flash 中运行。 8.2.3 使用命令行工具编译应用程序 如果用户开发的工程比较简单，或者只是想用到 ADS 提供的各种工具，但是并不想在 CodeWarrior IDE 中进行开发。在这种情况下，再为读者介绍一种不在 CodeWarrior IDE 集成开发环 境下，开发用户应用程序的方法，当然前提是用户必须安装了 ADS 软件，因为在编译链接的过程 中要用到 ADS 提供的各种命令工具。 这种方法对于开发包含较少源代码的工程是比较实用的。 首先用户可以用任何编辑软件(比如 UltraEdit)编写 8.2.1 中所提到的两个源文件 Init.s 和 main.c。 接下了，可以利用在第 7 章中介绍的 makefile 的知识，编写自己的 makefile 文件。对于本例，编写 的 makefile 文件(假设该 makefile 文件保存为 ads_mk.mk)如下： PAT = e:/arm/adsv1_2/bin CC = $(PAT)/armcc LD = $(PAT)/armlink OBJTOOL = $(PAT)/fromelf RM = $(PAT)/rm -f AS = $(PAT)/armasm -keep -g ASFILE = e:/arm_xyexp/Init.s CFLAGS = -g -O1 -Wa -DNO_UNDERSCORES=1 MODEL = main SRC = $(MODEL).c OBJS = $(MODEL).o all: $(MODEL).axf $(MODEL).bin clean %.axf:$(OBJS) Init.o

卡尔曼滤波器的C代码，包括rinv.c函数

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卡尔曼和贝叶斯过滤器的介绍性文字。 所有代码都是用Python编写的，而本书本身是使用Juptyer Notebook编写的，因此您可以在浏览器中运行和修改代码。 有什么更好的学习方法？ “ Python中的卡尔曼和贝叶斯过滤器”看起来很棒！ ...您的书正是我所需要的-艾伦·唐尼（Allen Downey），教授和O'Reilly作家。 感谢您为发布有关Kalman过滤以及Python Kalman过滤库的介绍性文字所做的所有工作。 我们一直在内部使用它来向人们传授一些关键的状态估计概念，这对我们有很大的帮助。 -SpaceX的Sam Rodkey 现在，单击下面的活页夹或Azure徽章开始在线阅读： 什么是卡尔曼和贝叶斯滤波器？ 传感器很吵。 世界上充满了我们想要测量和跟踪的数据和事件，但是我们不能依靠传感器来提供完美的信息。 我车上的GPS报告高度。 每当我经过道路上的同一点

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卡尔曼·克劳迪代码 matlab KinectV2-卡尔曼 使用 MATLAB 在 Kinect V2 骨架跟踪数据上实现线性卡尔曼滤波器。 描述 使用简单的线性卡尔曼滤波消除 Kinect 骨架跟踪算法中的噪声。 在 MATLAB R2018a 和适用于 Windows 的 Microsoft Kinect V2 上进行测试。 指示 只需运行 color_kalman_kinectv2.m 或 depth_kalman_kinectv2.m 文件即可对 Kinect V2 进行卡尔曼滤波。 pointcloud.m 只是一种使用 Kinect V2 传感器在 MATLAB 中计算点云的方法。 请记住，当启用骨架跟踪时，Kinect V2 在 MATLAB 中非常慢。 要求 所有要求的完整列表 代码示例 颜色 Kalman 和 Kinect Joint Tracking 的示例，其中红色圆圈代表 kalman Joint Tracking，绿色圆圈代表 kinect 的关节值： 深度 与颜色示例相同 地块 将 kinect 的值与卡尔曼估计值进行比较的图。

非线性系统的 EKF 的 Simulink 实现（Lorenz Attractor）

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动对象的状态。 通过项目要求获得的RMSE值低于项目规则中概述的公差。 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该存储库包含两个文件，可用于为Linux或Mac系统设置和安装。 对于Windows，您可以使用Docker，VMware或什至安装uWebSocketIO。 请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南页面，以获取所需的版本和安装脚本。 一旦完成uWebSocketIO的安装，就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 请注意，完成该项目所需编写的程序是src / FusionEKF.cpp，src / FusionEKF.h，kalman_filter.cpp，kalman_filter.h，tools.cpp和tools.h 程序main.cpp已经填写完毕，但是

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