扩展卡尔曼滤波器不仅可以从噪声测量中估计非线性动态系统的状态，还可以用于估计非线性系统的参数。 参数估计的一个直接应用是训练人工神经网络。 这个函数和一个嵌入的例子展示了如何做到这一点。

标量卡尔曼滤波器测试代码，原始信号为常数5与标准差为2的高斯噪声叠加。滤波器采用递归调用算法，输出滤波后的信号波形，预测误差偏差波形。

author：komdec time：20191024 内容包括： 两传感器_位置速度加速度系统3_对角阵加权最优卡尔曼预报器 两传感器_位置速度系统_标量加权_稳态卡尔曼预报器 两传感器位置速度加速度系统3_矩阵加权最优卡尔曼预报器 两传感器_位置速度加速度系统3_矩阵加权_稳态卡尔曼预报器 两传感器_位置速度加速度系统2_矩阵加权_最优卡尔曼预报器 两传感器_位置速度加速度系统2_对角阵加权_稳态卡尔曼预报器 两传感器三维跟踪系统对角阵加权稳态信息融合Kalman预报器 两传感器三维跟踪系统对角阵加权稳态信息融合Kalman预报器论文

author: komdec time: 20200530 包括完善的论文、ppt和源代码

在很多工程应用里都需要获得物体的姿态信息，而通过imu估计姿态应该最广。 仅使用imu获取姿态信息有很多算法，本文讨论基于ESKF（Error-State Kalman Filter）的算法，该附件是算法的MATLAB程序，并附有imu的仿真数据。

卡尔曼滤波(Kalman)Matlab工具箱非常经典

采用卡尔曼滤波的目标跟踪算法，完整的matlab代码，直接运行即可。代码简洁，说明完整，有助于深入理解卡尔曼算法，代码可直接移植。

随机游走matlab代码KalmanFilter-RandomWalk-Matlab m 代码为随机游走模型实现卡尔曼滤波器。 卡尔曼滤波器使用随机初始化进行初始化。 所有参数都是可调的。

使用Kalman滤波实现二维图像中目标的轨迹跟踪

Recurrent neural networks are popular tools used for modeling time series. Common gradient-based algorithms are frequently used for training recur- rent neural networks. On the other side approaches based on the Kalman filtration are considered to be the most appropriate general-purpose training algorithms with respect to the modeling accuracy.