卡尔曼定位 通过误差状态卡尔曼滤波器使用 GPS/INS/罗盘的传感器融合实现定位的 MATLAB。 MATLAB 代码大量借鉴了 Paul D. Groves 的著作《GNSS 原理、惯性和多传感器集成导航系统》，他的代码被标记为他的，并在 BSD 许可下持有。 请注意：我无法提供我的测试数据，因为它是使用通用汽车拥有的车辆收集的。请参阅初始化脚本中的注释以获取数据格式的描述，您应该能够调整自己的数据。或者，本书附带一张 CD-ROM，其中包含他的代码（完全工作的过滤器）以及用于生成测试数据的系统

GPS/INS位置组合输出校正Matlab仿真 文件说明： 组合主文件卡尔曼滤波程序 飞机飞行轨迹与INS输出数据

JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

本文首先介绍单目标跟踪的相关背景, 接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单目标跟踪领域发展过程中涌现出的多个算法进行梳理, 并详细介绍目前主流的孪生网络算法. 最后通过大型数据集对近年来优秀算法进行对比分析, 针对其缺点与不足, 对该领域未来的发展前景做出展望.

本项目中使用opencv的dnn模块对yolov5进行部署，增加卡尔曼滤波kalman算法，对检测目标进行跟踪和预测。可用于导航等领域的短暂目标丢失预测。

软件功能大概介绍一下 1. 红色曲线是原始数据 2. 绿色和蓝色是对原始数据用两种不同深度的滑动平局值滤波后的结果，两种深度可以在输入框中指定，范围是1-31 3. 水红色是对原始数据进行标准的卡尔曼滤波后的结果 4. 黑色是利用改良卡尔曼算法滤波后的结果，改良原理就是`当数据的突变超过10%`，怎把滑动平均值的结果传递给给卡尔曼的输出，使卡尔曼快速响应 5. 还有一个`数据跳变使能`，意思就是在`一个范围内给原始数据乘上一个系数`，模拟原始数据产生突变，这样就可以观察滤波算法的响应数据（使用跳变功能后，在相同参数参数下，改良后的卡尔曼响应更快)

Simulink 模型，基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF 估计算法的SOC仿真，毕设。 另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。 谨供BMS爱好者学习使用，请勿商用。

6轴加速度传感器LMS6DS3TR_C驱动程序，里面包含两种算法，计算姿态角，利用四轴上位机工具协议可发送数据显示状态。

在基于iBeacon技术的指纹库室内定位算法中，由于室内环境中人员走动、多径效应等因素所带来的噪声影响，需要加以抑制。卡尔曼滤波算法可以用来抑制这些噪声，进而建立可信（即更接近真实值）的指纹库。重点研究在使用卡尔曼滤波算法时，根据具体的室内环境进行测量，估算出不同iBeacon节点的观测噪声以及卡尔曼滤波算法的迭代初值，使卡尔曼滤波算法更快收敛。实验结果表明，通过卡尔曼滤波算法建立的指纹库比通过平均值建立的指纹库，定位精确度和稳定度均有明显的提升。

图像处理与动画