MPU6050是我们常用的六轴空间位置处理芯片，次文档使用卡尔曼滤波的方式使数据更加的准确

卡尔曼滤波程序，简单的温度推导程序，更容易的理解卡尔曼滤波器公式的工作原理。

函数逼近与拟合 240 　　7.1 正交多项式 240 　　7.1.1 正交函数族 240 　　7.1.2 几个常用的正交多项式 242 　　7.2 最佳一致逼近 246 　　7.3 最佳平方逼近 249 　　7.4 最小二乘拟合 252 　　7.4.1 线性最小二乘拟合 253 　　7.4.2 非线性最小二乘拟合 255 　　7.4.3 多元最小二乘拟合 256 　　7.5 有理函数逼近 256 　　7.5.1 连分式逼近 257 　　7.5.2 Padé逼近 259 　　7.6 傅里叶逼近 262 　　7.7 MATLAB自带函数应用 264 　　7.7.1 polyfit函数 264 　　7.7.2 lsqcurvefit函数 266 　　7.7.3 nlinfit函数 267 　　7.7.4 lsqlin函数 268 　　7.7.5 lsqnonlin函数 269 　　7.8 应用案例 270

该课程详细描述卡尔曼滤波所要解决的问题，并作为西工大考博的参考书！

EEKF - 嵌入式扩展卡尔曼滤波器 该项目在 C 中实现了一个扩展卡尔曼滤波器，用于嵌入式应用程序。 主要特点是： 小实现 使用回调进行状态转换和测量预测功能的简单 C 接口 可用于非线性（扩展）和线性卡尔曼滤波器情况 没有动态内存分配 专用最小矩阵计算模块 使用 Cholesky 分解的高效滤波器计算 分离的预测和校正步骤 输入和测量维度允许在步骤之间改变 什么是卡尔曼滤波器？ 使用卡尔曼滤波器，可以通过仅测量可见输出来估计过程/系统的内部隐藏状态。 这广泛用于惯性测量单元 (IMU)，以进行传感器融合或航位侦察。 只要没有测量可用，过滤器就会预测系统的当前状态。 一旦测量可用，它将更新估计值。 这称为预测和校正步骤。 有关更多信息，请参阅 。 那么什么是扩展卡尔曼滤波器？ 在线性滤波器的情况下，从一个时间步到下一个时间步的状态是线性相关的。 这意味着它们存在一个表达这一点的常量

该文档详细分析了，动态定位的卡尔曼滤波的应用和研究

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用。看完之后你一定会大彻大悟！文字结合图片，讲解了通俗的讲解了卡尔曼的五大核心公式。

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用无迹卡尔曼滤波算法对电机转速进行控制，相较传统PI控制超调量小

7 对于一个运动模型，建立卡尔曼滤波模型，进行仿真，设已知初始时刻运动目标的真实位置和速度，并已知卡尔曼滤波使用的初始状态值，对该问题给出仿真；进一步分析该问题的稳态卡尔曼解，直接使用稳态卡尔曼滤波（滤波器）仿真该问题。 提供了Matlab源代码，代码中有注释和画图，非常详细。