卡尔曼滤波算法(含详细推导)

完整代码，可直接运行

用C++语言实现了卡尔曼的滤波算法，不错的东西，可以借鉴下

2、新息过程 考虑一步预测问题，给定观测值y(1), ...，y(n-1)，求观测向量y(n)的最小二乘估计，记作 （1）、新息过程的性质 y(n)的新息过程定义为： 式中，N 1向量 表示观测数据y(n)的新的信息，简称新息。

代码是卡尔曼算法的java版本实现 卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。 近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

卡尔曼滤波算法(含详细推导).ppt 考虑一离散时间的动态系统，它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示。 （1）、过程方程 式中，M 1向量x(n)表示系统在离散时间n的状态向量，它是不可观测的；M M矩阵F（n+1,n）成为状态转移矩阵，描述动态系统在时间n的状态到n+1的状态之间的转移，应为已知。而M 1向量 为过程噪声向量，它描述状态转移中间的加性噪声或误差。

九轴说的是三轴的加速度计、三轴的陀螺仪以及三轴的磁场传感器。但是只是单纯的测出九个轴的数据没什么用，关键是要能够融合这九轴数据得出我们想要的结果。这里就运用三阶卡尔曼滤波算法来融合这九轴运动数据为三轴的角度。运用这三个角度可以用来做自平衡车. 一、卡尔曼算法理解 其实如果不去考虑kalman算法是怎么来的，我们只需要知道有下面几个式子就可以了，具体意思可以看上面的wikipedia链接 二卡尔曼滤波算法的实现 这里的算法是运行在avr单片机上的，所以采用的是c语言写的。下面的代码是要放到avr的定时器中断测试刷新的。用示波器测试了一下,这个算法在16M晶振下的运行时间需要0.35ms,而数据采集需要3ms左右,所以选定定时器时间为8ms.这边是三阶的，主要是矩阵运算.

主要是严恭敏老师讲解捷联惯性导航 组合导航 卡尔曼滤波算法在组合当行中的应用。里面有基础算法讲解，优代码实例讲解

卡尔曼算法是一个最优化自回归数据处理算法。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器 人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。代码是卡尔曼算法的java版本实现

卡尔曼滤波算法 的MATLAB实现 压缩包直接打开即可