液压伺服系统PID控制中因测量和观测引入的噪声信号,会严重影响PID的控制品质,针对这个问题提出了一种基于卡尔曼滤波的PID调节技术。通过卡尔曼滤波对系统状态的估计,实现对测量噪声信号和观测噪声信号的抑制,从而改善系统的性能。在MATLAB中对所设计的控制器进行动态仿真,仿真结果表明:带有卡尔曼滤波器的PID调节技术能够有效地对系统中存在的噪声信号进行滤波,从而提高了系统的工作性能。

这是几个关于基于卡尔曼滤波的室内定位技术的论文，及其相关的MATLAB实现程序。

详细描述了卡尔曼滤波的原理及使用方法，是初学者入门的好资料

stm32f103+MPU6050_卡尔曼滤波，读取原始数据并计算欧拉角

针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼纳滤波的对比，程序可改，主要是针对扩展卡尔曼纳滤波与扩展卡尔曼滤波的预测性能做一个比较，程序可用，并且可以按照自己的函数进行更改

标量卡尔曼滤波器在此代码中实现。 这可以为首次实施者提供一个很好的例子。

惯性导航两位置对准程序，卡尔曼滤波方法，12维向量，matlab程序，理想数据进行仿真，中间转动180度

交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪matlab(非常好).rar

文章基于利用卡尔曼滤波对SINS/GPS组合导航系统的解算算法进行误差补偿。在建立误差模型的基础上采用间接式卡尔曼滤波技术对捷联惯导信号以及GPS信号进行算法融合计算，得到组合导航系统的最优估计输出。使得组合导航系统既利用了GPS的长期稳定性与适中精度，来弥补SINS的误差随时间传播或增大的缺点，又利用SINS短期高精度来弥补GPS在受干扰时误差增大或遮挡时丢失信号的缺点。经过仿真实验分析结果表明该组合导航系统可以获得较理想的导航精度，验证了该组合系统的正确性以及在可靠性方面优于子系统，具有很好的应用价值。