基于卡尔曼滤波的定位跟踪算法仿真，自己用的 大家学习学习.

请输入笛卡尔积的个数:4 请输入第1个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 1;2;3 请输入第2个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 a;b 请输入第3个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 A;B;C;D 请输入第4个笛卡尔积的元素，中间用;分隔开 !;@ 笛卡尔积为: 1;a 1;b 2;a 2;b 3;a 3;b 1;a;A 1;a;B 1;a;C 1;a;D 1;b;A 1;b;B 1;b;C 1;b;D 2;a;A 2;a;B 2;a;C 2;a;D 2;b;A 2;b;B 2;b;C 2;b;D 3;a;A 3;a;B 3;a;C 3;a;D 3;b;A 3;b;B 3;b;C 3;b;D 1;a;A;！ 1;a;A;@ 1;a;B;！ 1;a;B;@ 1;a;C;！ 1;a;C;@ 1;a;D;！ 1;a;D;@ 1;b;A;！ 1;b;A;@ 1;b;B;！ 1;b;B;@ 1;b;C;！ 1;b;C;@ 1;b;D;！ 1;b;D;@ 2;a;A;！ 2;a;A;@ 2;a;B;！ 2;a;B;@ 2;a;C;！ 2;a;C;@ 2;a;D;！ 2;a;D;@ 2;b;A;！ 2;b;A;@ 2;b;B;！ 2;b;B;@ 2;b;C;！ 2;b;C;@ 2;b;D;！ 2;b;D;@ 3;a;A;！ 3;a;A;@ 3;a;B;！ 3;a;B;@ 3;a;C;！ 3;a;C;@ 3;a;D;！ 3;a;D;@ 3;b;A;！ 3;b;A;@ 3;b;B;！ 3;b;B;@ 3;b;C;！ 3;b;C;@ 3;b;D;！ 3;b;D;@

资源中包括两个仿真程序，分别是Singer模型+卡尔曼（kalman）滤波、“当前”统计模型+卡尔曼（kalman）滤波。

飞思卡尔8位单片机mc9s官方例程

卡尔曼滤波算法C语言实现

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.

卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算模型

针对医院对住院患者人体基础体温高精度、连续24小时实时监测的需求。采用ZigBee无线通信技术，实现多节点的自动组网与数据传输；利用4X1DS18B20温度传感器阵列采集温度数据并对该组数据进行算术平均运算，结合最小二乘法数据拟合算法，提高体温测量精度；通过利用支持向量机分类算法结合卡尔曼滤波算法，实现对干扰脉冲的有效滤除。通过与传统水银温度计体温测量、手持式电子体温计体温测量对比试验，验证了该系统连续测量的可靠性，在人体主要体温测量段35~39 ℃，测量精度为0.06 ℃。

my_robot.m 本项目机械臂的DH表 traj_planning.m 使用matlab的RTB工具箱做的一个关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划测试 traj_path_threeinterp.m 和 traj_path_fiveinterp.m 关节空间的轨迹规划例子 重写了jtraj函数为Five_interp.m 增加了三次多项式轨迹规划函数 functions文件夹 该项目中所用到的函数 robot_model文件夹 一些机械臂的cad文件

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。