基于A Double-Stage Kalman Filter for Orientation Tracking With an Integrated Processor in 9-D IMU中论文的实现，基于EKF-IMU算法的实现，基于ESKF-IMU算法的实现

针对机动目标跟踪过程中建立的目标模型和目标的实际运动模式出现失配的问题,提出了从一组离散模型集中选出最优模型,并自适应调整模型参数,使模型逼近目标实际运动模式的交互式多模型算法。蒙特卡罗仿真表明,该算法与传统的常速模型与自适应协同转弯模型交互算法(IMM-CV/ACT)相比,在目标发生强机动时,能及时有效的把跟踪误差峰值控制在测量标准差之下,适合于强机动目标跟踪。

该资源主要介绍位置传感器控制技术 Simulink仿真模型与详细技术文档，以永磁同步电机为主要对象，分别实现了基于滑模观测器、模型参考自适应、扩展卡尔曼滤波器、旋转/脉振高频电压信号注入法的无位置传感器技术，所包含系列模型利用MATLAB/Simulink工具箱进行搭建，参数已全部调节完成，MATLAB2015b以上版本可直接仿真分析系统与波形。同时，针对所搭建模型进行了详细技术文档的编辑与整理，主要包含控制原理、系统构建、仿真模型构建、结果分析，非常全面，同时给出相关参考文献，应付课程大作业、毕业设计等绰绰有余，很值得参考。

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卡尔曼滤波matlab代码，很不错的一段代码，扩展卡尔曼在参数估计等领域应用广泛，希望可以帮到你！

扩展卡尔曼滤波算法的matlab程序.doc

matlab卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（KF&EKF）例程，可供学习参考使用，谢谢！ 希望能帮到你。。。。。。。。。。。

imu_sensor_rpy_filter 1.说明 imu传感器融合 Madgwick和扩展卡尔曼滤波器 2.使用 python3 madgwick.py python3 Extendedkalman.py 3.图 麦威克图 EKF图

基于线性和非线性回归的最大熵扩展卡尔曼滤波

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