用于参数辨识研究，可以对多参数的非线性函数进行拟合与参数识别

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卡尔曼滤波算法相关论文

无人机飞行视频数据集，便于开展单目标跟踪研究

卡尔曼滤波是前面的介绍可知卡尔曼滤波的目的是利用卡尔曼增益来修正状态预测值，而观测器设计通过状态重构，以便实现反馈控制。

扩展卡尔曼滤波_无迹卡尔曼滤波_扩展信息滤波_l粒子滤波算法.rar

卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了，很多大佬说的很棒，这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新（Predict): 预测状态量： x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵： P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新（Correct）: 最优估计状态量： x~(t)=x^

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法 实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测 转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的 量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟 踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量 的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%

实现实时目标跟踪的算法，利用压缩感知理论降低数据维数，提高计算机计算速度，采集样本实现精确跟踪效果。

MSP430读取mpu6050卡尔曼滤波,一直研究滤波的问题就是没弄出来，求大神知道啊，