matlab卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（KF&EKF）例程，可供学习参考使用，谢谢！ 希望能帮到你。。。。。。。。。。。

基本卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波器算法之Singer算法

利用角度测量信息，进行基于AOA的卡尔曼（Kalman）滤波跟踪，MATLAB程序，程序可以直接运行，没有错误。是研究生阶段最初学习的时候写的基础程序，后续会在上传点其他不涉密的程序。

为解决当前瓦斯涌出量预测过程中存在的因影响因素过多、预测指标与瓦斯涌出量之间非线性关系及其自身时变性等特点而导致预测精度降低的问题,采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行分析降维,将得到的预测指标由构建的BP神经网络与卡尔曼滤波相结合的瓦斯涌出量预测模型进行预测。研究结果表明:采用因子分析的方法能够有效筛选瓦斯涌出量影响因素,并得到了预测指标,降低了预测模型预算复杂度;经过BP神经网络与卡尔曼滤波耦合瓦斯涌出量预测模型,其预测精度明显高于直接采用神经网络模型预测的结果,预测性能明显改善,其平均误差仅为2.75%,表明所采取的瓦斯涌出量预测方法是可行和有效的。

很全的 卡尔曼 算法 matlab仿真程度 代码集，包含基本卡尔曼，扩展卡尔曼、无味卡尔曼，以及相应误差对比分析，及在各个项目中的应用实例，是本人珍藏的代码集，有兴趣可以与我交流，本人研究粒子滤波的目标跟踪，我还分享了，几个粒子滤波的代码，可以有助于大家对理论的学习，谢谢。

非常适合初学者 里面主要是进行了粒子滤波 卡尔曼滤波的比较 以及进行了均方差的性能比较 希望对大家有点小帮助

在机动目标的运动跟踪中,为了减小搜索区域,需要对下一时刻目标位置进行预测。本文以医疗康复领域中基于视频的运动分析为背景,针对二维平面中静止背景的运动目标提出一种基于数据融合的预测跟踪方法。首先采用多项式拟合算法和基于当前模型的改进卡尔曼滤波算法分别对运动目标进行位置预测,然后采用数据融合的方法得到最终的预测结果。最后用计算机仿真和实验对所提出的预测算法进行了验证,结果表明本文算法与多项式拟合和卡尔曼滤波算法相比,预测误差更小,跟踪精度更高。

被动声探测系统机动当前模型的卡尔曼滤波跟踪算法研究.docx

现在智能小车里用的卡尔曼滤波算法基本是这个.doc