基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

【有限马尔科夫链状态分解+Kosaraju 算法】基于Kosaraju 算法和可达矩阵的有限马尔科夫链状态分解

分析并比较了多传感器联合概率数据协会（MSJPDA）跟踪算法的并行和顺序实现。 开发了两种用于比较多传感器概率数据关联过滤器的非仿真技术，并用于比较算法的顺序和并行实现的跟踪性能。 已显示非仿真技术可以准确预测在仿真中观察到的性能趋势，也就是说，按顺序执行可在RMS位置误差和跟踪寿命方面提供更好的跟踪性能。 对于顺序实施，还简要解决了不同传感器的处理顺序问题。 我们还表明，随着传感器数量的增加，顺序实现的计算复杂度将降低。 因此，当不需要数据关联例程时，顺序和并行实现在多传感器过滤中是等效的，而当需要数据关联时，顺序实现则提供了出色的跟踪性能。

 本文研究基于IMMJPDA 算法的多机动目标跟踪，并对IMMJPDA 算法中聚矩阵的构成进行了改进。当目标
采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型
概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA 算法在RMSE 超调性能上有了一定的提高。

matlab_HMM天气预测_用隐马尔科夫模型进行未来天气的预测_带GUI

使用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM） 进行分词，并与基于词典的正向最大匹配算法和工业界使用的jieba分词进行对比。 采用最大似然估计的方法从带标记样本学习模型参数，并通过维特比算法进行解码。

用PHD滤波的方法实现多目标跟踪，及对PHD滤波性能的检测。

面阵数字波束形成（DBF）和对多目标跟踪的研究，杨力生，杨士中，本文用计算机仿真研究面阵天线数字波束形成（DBF）和对多目标跟踪。主要内容包括1)方阵列天线的方向图，2)圆阵列天线的方向图，3)圆

采用JPDA数据关联算法实现两个匀速运动目标的点迹与航迹的关联

资源非常优秀, 且为最新的课程资源, 详细解释隐马尔可夫模型的由来和推导, 并伴随着丰富的实例, 让人很容易理解这门课程,