以地震信号雷克子波为例，使用传统tfpf算法进行滤波，再加入高斯白噪声时通过调整适当窗长可有效去除大部分噪声，但是原信号恢复并不似很好。
2022-12-21 12:07:38
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kalman filter 公式推导过程笔记；英文；BLUE:best&linear&unbiased&estimate.
2022-12-12 09:28:41
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Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.
2022-12-08 14:30:30
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中值滤波窗口大小影响滤波器性能，3×3滤波窗口可以很好地保持图像细节。提出一种新的自适应中值滤波方法。将3×3窗口中心的极值点作为候选噪声点，若候选噪声点仍然是7×7窗口的极值点，则该点即是噪声点。若以噪声点为中心的3×3滤波窗口的中值不是噪声，则噪声用中值替换。重复以上过程，直到没有噪声点被替换。如果图像申仍然存在大的噪声团块，则噪声用相邻的三个信号点的灰度均值替换。实验结果表明，该方法能够有效去除脉冲噪声，并在抑制噪声的同时很好地保护图像的细节。
2022-12-04 23:12:54
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根据 NovAtel OEM6 接收机接收的星历参数，计算在轨卫星位置；联
合实测的卫星伪距数据，用 C 语言建立解算模型，分别用最小二乘法以及卡尔曼
滤波求解用户位置。结果表明，这两种方法算出的定位精度不高。为了提高精度，
本文将容积卡尔曼滤波算法引入用户位置求解流程。结果证明，用 C 语言建立的
容积卡尔曼滤波解算模型，能够提供比最小二乘法和卡尔曼滤波更高的定位精度。
2022-11-29 09:00:42
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无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。
2022-11-16 23:38:54
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%自适应中值滤波-Chan R H, Ho C W, Nikolova M. Salt-and-pepper noise removal by
%median-type noise detectors and detail-preserving regularization[J].
%IEEE Trans. Image Process, 2005, 14(10): 1479～1485.
2022-11-15 17:54:30
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