对于标准Kalman滤波，其中增益计算式（5.3-29c）涉及矩阵的求逆运算，当量测维数较高时，计算量很大。序贯滤波（sequential Kalman filter）是一种将高维数量测更新降低为多个低维数量测更新的方法，能有效地降低矩阵的求逆计算量。 利用序贯滤波，在滤波增益计算中的矩阵求逆问题将转化为标量的倒数运算，有利于减少滤波计算量和增强数值计算的稳定性。 如果量测方差阵Rk不是对角矩阵，通过三角变换的变换方法，可实现对角化处理，再利用序贯滤波。特别地，如果量测噪声方差阵Rk是常值阵，则只需在滤波初始化时作一次三角分解即可。

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有一篇关于harris角点检测在彩色图像中的应用论文，还有在matlab上实现的程序。

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浙大徐荣辉的教材，用MATLAB编程来对结构进行有限元分析。

MATLAB程序，实现对评价矩阵进行主成分分析，得到分析报告，调用函数即可使用，不懂什么是主成分分析的矩阵的请勿下载