Para_cv1为初始化参数(见博客另一个文件) KF: 包括离散时间卡尔曼滤波 连续时间卡尔曼滤波 混合时间卡尔曼滤波 相较于simulink集成的KF模块，本模块简洁，容易后期修改

本教程的目的是通过一个简单的例子来说明卡尔曼滤波器的使用。 问题：预测移动列车 2 秒前的位置和速度，在前 10 秒内对其位置进行噪声测量（每秒 10 个样本）。 真实情况：火车最初位于点 x = 0 并沿 X 轴以恒定速度 V = 10m/sec 移动，因此火车的运动方程为 X = X0 + V*t。 很容易看出火车在 12 秒后的位置将是 x = 120m，这就是我们将尝试找到的。 方法：我们每 dt = 0.1 秒测量（采样）火车的位置。 但是，由于设备不完善、天气等原因，我们的测量结果有噪声，因此从 2 个连续位置测量值（请记住，我们仅测量位置）得出的瞬时速度是不准确的。 我们将使用卡尔曼滤波器，因为我们需要对速度进行准确和平滑的估计，以便预测未来列车的位置。 我们假设测量噪声呈正态分布，均值为 0，标准差为 SIGMA

这是一个使用mpu6050采集姿态信息的里程，高精度，是在MDK下编写的。在正点原子的板子上使用，使用串口助手可以获得姿态数据

C语言实现Kalman算法，简单易懂，注释详细，方便学习

非常好的卡尔曼滤波器代码，可以配合我上传的卡尔曼入门教材理解，来自国外网站，代码格式matlab

卡拉曼滤波器java实现，集成了jar包，Jkalman，源自Petr Chmelar FIT, Brno Univesity of Technology

target tracking kalman matlab代码由于目标追踪

matlab kalman filter toolbox.

卡尔曼滤波，运动篮球跟踪。绿色代表检测，红色代表运用卡尔曼预测。

研究了码分多址( code division multiple access,CDMA)存在很强的多址干扰( multiple access interference,MAI)时,基于 Kalman滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于 LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相 比较。通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好。计算机仿真实验表明,将 Kalman滤波 应用到 CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好。