初学者必备，《kalman滤波基础及matlab仿真》王可东配套代码 由浅到深

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

imu_sensor_rpy_filter 1.说明 imu传感器融合 Madgwick和扩展卡尔曼滤波器 2.使用 python3 madgwick.py python3 Extendedkalman.py 3.图 麦威克图 EKF图

MPU6050三轴陀螺仪广泛应用在平衡车上，模块本身很便宜，网上代码也很多。但是，万变不离其中，懂原理才是王道！！

语音增强matlab实现包括谱减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

其实是matlab的，关于组合导航的卡尔曼滤波matlab仿真

室内定位技术的关键在于获取距离参数,在这一问题的研究中运用RSSI信号获得距离参数一直是比较通行的方法.本文针对室内环境复杂,接收RSSI信号存在较大噪声的情况,提出了一种运用卡尔曼滤波器对信号数据进行平滑预处理,随后利用最小二乘法进行分段曲线拟合从而实现定位的算法.通过实验测试结果表明,本文所提出的算法平均定位精度可达0.9 m,与普通数据平均值预处理算法和曲线直接拟合方法相比较,定位精度更高;比直接应用对数距离损耗路径模型的定位算法更为合理可靠,能够在一定程度上满足无线传感器网络室内定位需求.

通过 Kalman filter （卡尔曼滤波）解决 GPS 抖动路径记录问题。是kalman滤波算法的快速实现，用于解决gps跟踪问题