在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

根据 NovAtel OEM6 接收机接收的星历参数，计算在轨卫星位置；联 合实测的卫星伪距数据，用 C 语言建立解算模型，分别用最小二乘法以及卡尔曼 滤波求解用户位置。结果表明，这两种方法算出的定位精度不高。为了提高精度， 本文将容积卡尔曼滤波算法引入用户位置求解流程。结果证明，用 C 语言建立的 容积卡尔曼滤波解算模型，能够提供比最小二乘法和卡尔曼滤波更高的定位精度。

典型相关分析matlab实现代码 - java/c/c++/人工智能/机器学习/深度学习/前端/数据库/mysql/408/计算机网络/嵌入式/matalb/安卓开发等互联网编程资源 后续扩充 以下书籍都是本人在互联网上搜集的，很多都是公认的好书，我给他整理分离了一下，后续有新书会慢慢扩充，仅供学习，不可用于商业用途 重要说明：如果目录无法跳转的话，直接拉下去就可以了，这些书籍都是在同一个页面的，我只是方便大家找到对应的，弄了一个页内目录，不过有部分读者反馈他跳转不了（手机是绝对跳转不了的了）。 数据结构与算法相关书籍 挑战程序设计竞赛 密码:7777 Java数据结构和算法 密码:7777 算法图解 密码:7777 算法第四版 密码:7777 数据结构与算法分析Java语言描述版 密码:7777 数据结构与算法 Python语言描述_裘宗燕 密码:7777 剑指offer 密码:7777 计算机程序设计艺术1-3卷 密码:7777 编程珠玑 密码:7777 啊哈算法 密码:7777 程序员的算法趣题 密码:7777 c++与数据结构 密码:7777 算法之道 密码:7777 算法图解

压缩包中包含采集的数据与代码，直接运行pdr_main.m文件即可查看实现效果。 实现原理参考链接：https://blog.csdn.net/wxc_1998/article/details/127265887?spm=1001.2014.3001.5502

针对传统电磁干扰源定位方法定位误差较大的问题，提出基于卡尔曼滤波的无线电台电磁干扰源定位方法。根据无线电台信号传输波束覆盖范围，确定干扰源经纬度定向，将卡尔曼滤波方法应用到干扰源定位过程中。通过状态方程离散化结果获取差分方程，估计该状态的滤波增益矩阵，计算预测误差的方差矩阵，递推计算得到状态估计值。依据能量压制度、时域吻合度、频域吻合度和空域吻合度分析干扰源定位要素，确定电台无线传输线路增益与干扰源指向关系，计算有效干扰距离，完成无线电台电磁干扰源定位。在测试参数支持下，将两种方法对比分析可知，该方法在无异常误差情况和有异常误差情况下定位误差都相对较小，为无线电台正常运行提供支持。

因为项目中用的是 element-ui 框架，而这个框架并没有抽屉组件，所以自己实现一个，具体代码如下： drawer.vue