基于EKF实现的SOC估计采用扩展卡尔曼滤波 (EKF) ,用simulink搭建实现的。

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本 文针对前位神经 网络误差反 向传播算法 48 3 算法 7收敛速度慢 且常 常收敛于 局 部 极小值等缺 陷 , 提出 了一种墓 于推广卡尔受撼波估计 的快 速学 习 新方 法 , 与 83 算 法相 比较 , 该方 法不仅学 习收 敛速 度快 , 数 值称定性好 , 所需学 习 次数和隐节点数少 , 而且所佑调 节参数少 , 便于 工程应用 0 非 线性 系统 建模与辨识的仿真计算结果 表明 , 该方法是 提高网络学 习速度 、 改替学 习性 能的一种有效方法 , 可有 效解决工业过 程等非线性 系统建模与辨识 问题

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使用python调试的卡尔曼滤波车辆跟踪简单案例，自带20多m的caffe模型，精度速度都不错，经调试可使用，有需要的可以下载。

是一个目标匀速的模型，第一种方法是雷达只有测速功能，用的是标准卡尔曼滤波

基于扩展卡尔曼滤波器的矢量控制感应电动机实时传感器故障检测，隔离与重构方法

卡尔曼滤波的完整实现，可以直接运行，适用于c++和c语言和matlab

北斗导航 基于卡尔曼滤波的IMU+GNSS的组合导航（附Matlab源代码）

matlab开发-扩展卡尔曼滤波器示例。扩展卡尔曼滤波器的一个例子