Matlab卡尔曼滤波运动目标(人体)识别追踪毕业论文+源码(推荐).rar

针对传统甲烷浓度检测器体积大，不易在狭小空间操作的问题，设计了一种基于单片机的甲烷浓度检测器。系统程序设计基于实时多任务操作系统μC/OSⅢ进行开发，利用卡尔曼滤波算法进行数据处理。硬件部分选用意法半导体公司的STM32F407作为主控芯片，选用红外甲烷传感器Prime1采集气体中甲烷含量参数，同时采用豪威OV2640摄像头记录检测画面，通过SD卡存储模块记录检测数据。经过实地测试，系统检测精度为0.01%，具备实用价值。

此演示展示了用于视频分析的基于颜色标记的对象跟踪。您可以使用通过使用 colorThreshoulder 应用程序创建的自定义颜色蒙版功能。跟踪执行稳健，因为可以使用卡尔曼滤波器解决丢失的测量。视频分析结束，跟踪点将被可视化并写入 CSV 文件。该演示可应用于各种视频分析，例如用于测量人体关节的运动捕捉。该演示是用于视频分析的基于颜色标记的对象跟踪演示。您可以使用颜色阈值应用程序来创建检测任何颜色的函数。卡尔曼滤波器用于跟踪标记，即使存在检测遗漏，它也能稳健运行。最后，将跟踪的对象位置可视化并作为时间序列数据写入 CSV 文件。您可以使用颜色标记轻松跟踪人体关节和各种其他移动物体的运动。您可以将其用于实验视频分析。 [Keyward]图像处理、视频分析、跟踪、跟踪、演示、IPCV演示

用于处理GPS信号估计出更为精确的位置坐标，采用卡尔曼滤波器，，采用Matlab仿真算法。。

基于线性最小方差意义上的最优加权融合算法，针对具有多个传感器和相关噪声的具有三层融合结构的离散时变线性随机控制系统，给出了最优融合固定间隔卡尔曼平滑器。 第一和第二融合层都具有网状平行结构，分别确定任何两个传感器子系统之间的预测和平滑误差的互协方差矩阵。 第三融合层是确定最佳权重并获得最佳融合固定间隔平滑器的融合中心。 推导任何两个传感器子系统之间的平滑误差互协方差矩阵。 将其应用于具有三个传感器的跟踪系统显示了其有效性。

本程序模拟时间尺度算法，包括自然卡尔曼、卡尔曼加权、约化卡尔曼加权

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题，提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法，构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计，并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正，有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力；在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上，设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构，并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验，仿真结果证明了所

老外写的卡尔曼滤波经典教材，里面包含了很多编程实现卡尔曼滤波算法的例子。

交互式多模型滤波(IMM) 的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布, 用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差. 对此, 考虑到模型的混合概率是时变的, IMM的交互过程可以用非线性方程来描述, 因而采用容积卡尔曼滤波(CKF) 中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计, 并从理论上证明了容积法则的近似精度. 仿真实验表明, 由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度, 所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真