加，防止像素值超出255，因此把结果存为16位 figure; subplot(1,3,1);imshow(A1);title('rice原始图像'); subplot(1,3,2);imshow(A2);title('cameraman原始图像'); subplot(1,3,3);imshow(K,[]);title('相加图像');%注

二自由度卡尔曼滤波，实现X与Y方向两个自由度的滤波。代码使用awgn函数添加高斯白噪声，在用卡尔曼滤波的方法将除去噪声得到向真实值收敛的数据。

该程序包含两种情况一个是已知的激振力，另一个是未知的输入力。对于后者，请参见pdf案例1中的详细信息。 运行 cal.m 解决前向问题并运行 unknown_input.m/known_input.m 进行识别。

研究了一种基于卡尔曼（Kalman）滤波的OFDM时变信道估计与跟踪问题。首先建立时变多径信道的状态方程和测量方程，然后将信道冲击响应近似为一个低阶自回归滑动平均过程，利用导频的先验信息估计出Kalman滤波器的初始值和时变参数，并通过Kalman滤波跟踪信道的时变特性。仿真实验表明，该方法在时变多径信道下具有较好的性能，与传统信道估计方法相比，在均方误差和误码率等性能指标上有了较大的改进。

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为了校正这种误差，我们通常会引入额外的传感器信息。例如，对上图来说，引入GPS定位信息就是一个不错的选择。这时又出现了问题：速度积分和GPS传感器包含有位置信息，那我们究竟该采信哪边的结果呢？如果两边的信息都不想浪费，该怎么把它们进行融合呢？实际上，无论是速度积分得到的位置信息，还是GPS得到的位置信息，都存在一定的误差（GPS也存在定位精度的问题）。而在机器人的实际应用场景中，可能还存在红外、激光、视觉等更多类型的传感器，都可以以一定精度返回机器人的位置信息。那么我们该如何综合利用这些信息（传感器信息融合）来估计机器人当前的位置信息呢，这里就要用到卡尔曼滤波了。

【目标跟踪】基于帧差法结合卡尔曼滤波实现行人姿态识别附matlab代码

经典kalman滤波器算法仿真代码，严格按照书上公式计算

基于A Double-Stage Kalman Filter for Orientation Tracking With an Integrated Processor in 9-D IMU中论文的实现，基于EKF-IMU算法的实现，基于ESKF-IMU算法的实现

机器人的各种滤波算法，包括贝耶斯公式，卡尔曼，粒子滤波等。