卡尔曼·克劳迪代码 matlab Bayesian_filtering_smoothing 您正在查看的 Github 存储库包含我在参加 edX 课程“汽车应用的传感器融合和非线性过滤”时所使用的 MATLAB 代码。该课程涉及过多的主题，遍历从贝叶斯统计和递归估计理论的基础知识，到对各种运动和测量模型的详细描述，再到强大的卡尔曼滤波器及其几种变体（如扩展卡尔曼滤波器、误差状态估计卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器）的详细推导， Cubature Kalman Filter 仅举几例，一直到后验分布近似的顺序重要性重采样。存储库是所有 MATLAB 代码的集合，这些代码是作为课程参与的一部分编写的并获得证书。到目前为止，这是我参加过的最苛刻的课程之一，需要 97% 的及格率才能获得证书。然而，fru 它的辛勤劳动很棒，并决定与社区的其他人分享。

利用变分贝叶斯方法进行目标跟踪，并且适用于噪声统计特性未知的情况。

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5、粒子滤波在电池寿命预测中的应用 状态方程 观测方程 原始实验数据（右图）

为了提高末制导段雷达与红外复合导引头的跟踪精度，论文提出了一种融合跟踪方法。该方法首先将雷达与红外传感器观测到的目标距离、角度等信息进行融合，并将融合后的新观测信息作为雷达与红外传感器的输入，然后分别运用无迹卡尔曼粒子滤波算法对目标状态进行初估计，将各自得到的目标状态估计采用协方差加权融合的方法进行融合，最后得到目标最终的状态估计。结果表明，该方法能有效提高复合导引头对目标的跟踪精度。

实现了粒子滤波过程，包括状态预测，量测更新，粒子权重的计算，重采样，Roughening(粗糙处理），后验均值和方差。

粒子滤波在单目标跟踪多目标跟踪电池寿命预测中的应用-粒子滤波原理及应用仿真.doc 本帖最后由 huangxu_love 于 2013-7-26 12:50 编辑 推荐一本学习粒子滤波原理的好资料《粒子滤波原理及应用仿真》，本手册主要介绍粒子滤波的基本原理和其在非线性系统的应用。同时本手册最大的优点是介绍原理和应用的同时，给出实现例子的matlab代码程序，方便读者对照公式，理解代码。因此，它是相关方面的研究者快速上手和进入研究领域的快捷工具。同时，对于有一定基础的研究者，可以在本手册提供代码的基础上，做算法进一步改进和深入研究。 如果你有编程或者原理咨询，可以联系我的QQ345194112. 目  录第一部分 原理篇                                                                1第一章 概述                                                                  11.1 粒子滤波的发展历史                                                        11.2 粒子滤波的优缺点                                                         21.3 粒子滤波的应用领域                                                        3第二章 蒙特卡洛方法                                                          42.1 概念和定义                                                                42.2 蒙特卡洛模拟仿真程序                                                     52.2.1硬币投掷实验（1）                                                        52.2.2硬币投掷实验（2）                                                      52.2.3古典概率实验                                                              64.2.4几何概率模拟实验                                                         72.2.5复杂概率模拟实验                                                          72.3 蒙特卡洛理论基础                                                           102.3.1大数定律                                                                  102.3.2中心极限定律                                                              102.3.3蒙特卡洛的要点                                                           112.4 蒙特卡洛方法的应用                                                        132.4.1 Buffon实验及仿真程序                                                      132.4.2 蒙特卡洛方法计算定积分的仿真程序                                          14第三章 粒子滤波                                                              193.1 粒子滤波概述                                                              193.1.1 蒙特卡洛采样原理                                                         193.1.2 贝叶斯重要性采样

卡尔曼滤波、EKF、粒子滤波程序、帮助你学习，matlab程序，有相关代码注释等，对于传感器噪声等进行滤波。

this Bayesian signal processing text will provide a much needed “down-to-earth” exposition of modern MC techniques. It is coupled with well-known signal processing model sets along with examples and problems that can be used to solve many real-world problems by practicing engineers and scientists along with entry level graduate students as well as advanced undergraduates and postdoctorates requiring a solid introduction to the “next generation” of model-based signal processing techniques.

利用粒子滤波算法进行锂电池SOC的估计