卡尔曼自定义应用matlab代码使用卡尔曼滤波器进行对象跟踪 使用卡尔曼滤波器算法跟踪和分析二维空间（视频）上的移动对象。 1. 简介 对象跟踪是一个复杂的领域，在过去的几十年中取得了显着的发展。 它是在大量实际应用中实现的计算机视觉的一个分支，例如监视、机器人导航、人机交互等。它的主要目标是自动化任何给定的操作，并通过取代工作人员来减少人力用计算机处理和分析数字图像或视频以收集（或使用“收集”）所需的信息。 该项目的目的是通过使用 MATLAB 实现卡尔曼滤波器算法逻辑，逐帧定位、跟踪和分析视频上显示的对象。 分析过程是指通过算法中某些参数（例如噪声）的变化来减少评估结果的误差，以实现算法对实际值的更好跟踪。 1.1 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波是一种经典的状态估计技术，广泛应用于各种应用领域，如信号处理和车辆自主控制。 [1] 该算法使用系统先前时间间隔的测量变量来预测未确定变量的估计值。 与具有复杂结构和计算的其他过滤算法相比，该算法简单且计算成本低。 在视频或 2D 空间中跟踪对象位置需要确定位置坐标（在我们的案例中，x 和 y 为二维）。 因此，状态可以表示为 其中 x 和 y

采用CarlsON 最优数据融合准则， 将基于Kalman 滤波的多传感器状态融合估计方法应用到雷达跟踪系统。仿真实验表明，多传感器Kalman 滤波状态融合估计误差小于单传感器Kalman 滤波得出的状态估计误差，验证了方法对雷达跟踪的有效性。

micropython-kalman_filter 用于微型Python的卡尔曼滤波器 接下来

不敏卡尔曼滤波器与卡尔曼滤波器对比

不敏卡尔曼动态跟踪输出

不敏卡尔曼与传统卡尔曼滤波器跟踪动态对比

基于不敏卡尔曼滤波器（ukf）的地面目标跟踪算法（MATLAB环境）

该包实现了双扩展卡尔曼滤波器功能，用于时变 MVAR 参数估计的应用。 它还包括一个示例脚本，该脚本显示了该函数在具有时变参数的模拟 MVAR 模型上的使用。 要查看 DEKF 在 EEG 信号处理中的应用，请参阅我们的研究： A. Omidvarnia、M. Mesbah、MS Khlif 等人，“新生儿脑电图的基于卡尔曼滤波器的时变皮质连通性分析”，Int。 会议。 IEEE 医学和生物学工程学会 (EMBC2011)，美国波士顿，2011 年，第 1423-1426 页

基于MATLAB实现卡尔曼滤波器的设计.pdf

使用 Singer 模型进行卡尔曼滤波器模拟。 它显示估计和预测的错误和结果。