美国MIT介绍卡尔曼滤波理论的文档，理论推导详细，适合深入学习卡尔曼滤波理论之用

Matlab实现基于EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)的无人机姿态估计 使用EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)算法来对四旋翼无人机的姿态进行滤波和估计，姿态包括：俯仰角、滚转角、偏航角的角度值和角速度值。前提：角度值无法直接通过传感器直接测得，角速度值可以测得。 代码说明 test1.m：一维线性卡尔曼滤波的例子 jaccsd.m：用于求解EKF算法中的雅克比矩阵 EKF.m：EKF算法仿真程序 仿真结果 说明： 1.仿真软件采用MATLAB2010b 2.控制量和姿态角速度值采用随机生成的数据(使用实际数据更好) 3.仿真过程偶尔会出现错误结果，原因是EKF计算过程中有几率出现奇异矩阵，导致算法无法进行下去

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： Simulinks(EKF only) 脚本(包含EKF和UKF)

用于ROS的通用传感器融合程序包 使用此框架，可以在具有通用ROS节点的C ++库中实现低级传感器融合的估计方法。 实现的方法/算法是： 加权移动平均 移动中位数 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波器 无味卡尔曼滤波器 采样重要性重采样（粒子滤波） 安装 这些软件包取决于Eigen3，因此，如果未安装（如果运行catkin_make，则会出现错误），请从。 将目录“ Eigen /”从此归档文件复制到/ usr / include / eigen3就足够了，即无需安装。 目录结构 sf_estimation：分别实现状态估计算法或过滤器的通用低层传感器融合框架。 sf_msgs：包含sf_filter节点可以发布的消息的软件包。 sf_filter：具有配置的ROS节点的源。 复制该文件夹以创建另一个具体的过滤器。 doc：代码文档，示例，教程，故障排除 示例：过滤ROS节点的一些示例配

基于kalman滤波的逆系统识别.可以识别IIR和FIR系统。对FIR系统识别效果更好

卡尔曼的论文，卡尔曼滤波器第一次在此论文中提出。

基于matlab的kalman滤波程序，学习kalman滤波的好东东

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kalman filter 公式推导过程笔记；英文；BLUE:best&linear&unbiased&estimate.

udacity无人驾驶-05.Extended kalman filters project.rar