使用S-function搭建的车辆状态估计simulink模型，包含EKF和CKF

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB 高斯核密度估计算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

信道估计方法的研究，李宗白，张欣，移动通信中的无线传输信道，是一个时变的多径衰落信道。为了使发送数据经过信道衰落后，在接收端被正确接收，数据所经历的信道衰

data_generator.py文件：数据生成器。 DispNet.py文件：网络结构。 第1步：运行annotation.py文件，在model_data文件夹下生成.txt。 第2步：运行DispNet_Trainer.py文件。 第3步：运行DispNet_Tester.py文件。

使用最小二乘法估计刚体惯性参数，基于： CG Atkeson、CH An 和 JM Hollerbach，“机械臂载荷和连杆的惯性参数估计”，Int。 J. 罗布。 研究，卷。 5，没有。 3，第 101-119 页，1986 年 9 月

包含背景 电特性模型讲解 热特性、老化特性讲解 电池参数辨识的详细介绍 相信你看了能学到不少东西 由于文件大小分三部分上传

内包括卡尔曼滤波算法详细讲解 基于在线的参数辨识的估计 经验估计方法 内容硬核丰富值得学习

包含基本原理 查表发 基于状态估计和参数辨识方法 直流电阻法 基于交流阻抗谱的方法 利用传递函数直接计算 全篇总结

基于空间尺度的模糊核估计，用于盲运动去模糊

卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了，很多大佬说的很棒，这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新（Predict): 预测状态量： x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵： P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新（Correct）: 最优估计状态量： x~(t)=x^