对于标准Kalman滤波，其中增益计算式（5.3-29c）涉及矩阵的求逆运算，当量测维数较高时，计算量很大。序贯滤波（sequential Kalman filter）是一种将高维数量测更新降低为多个低维数量测更新的方法，能有效地降低矩阵的求逆计算量。 利用序贯滤波，在滤波增益计算中的矩阵求逆问题将转化为标量的倒数运算，有利于减少滤波计算量和增强数值计算的稳定性。 如果量测方差阵Rk不是对角矩阵，通过三角变换的变换方法，可实现对角化处理，再利用序贯滤波。特别地，如果量测噪声方差阵Rk是常值阵，则只需在滤波初始化时作一次三角分解即可。

线性跟驰模型的matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 背景 卡尔曼滤波器可用于估计系统状态。 在无人驾驶汽车的情况下，用例例如是无人驾驶汽车跟踪另一辆行驶中的汽车的状态。 该移动车辆的“状态”可以用px，py，vx，vy（X和Y方向上的位置和速度）表示。 这些状态变量可能无法直接观察到，因此需要通过从自动驾驶汽车上的传感器获取的LIDAR和RADAR测量值进行估算。 卡尔曼滤波器的直觉（来自Udacity的演讲） 卡尔曼方程式包含许多变量，因此这里是一个高级概述，以使您对卡尔曼滤波器的工作有一些直观认识。 预测假设我们知道对象的当前位置和速度，并将其保存在x变量中。 现在一秒钟过去了。 我们可以预测一秒钟后物体的位置，因为我们在一秒钟之前就知道了物体的位置和速度。 我们只是假设物体保持相同的速度运动。 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 但是也许物体没有保持完全相同的速度。 也许物体改变了方向，加速或减速。 因此，当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 过程噪声是指预测步骤中的不确

美国MIT介绍卡尔曼滤波理论的文档，理论推导详细，适合深入学习卡尔曼滤波理论之用

Matlab实现基于EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)的无人机姿态估计 使用EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)算法来对四旋翼无人机的姿态进行滤波和估计，姿态包括：俯仰角、滚转角、偏航角的角度值和角速度值。前提：角度值无法直接通过传感器直接测得，角速度值可以测得。 代码说明 test1.m：一维线性卡尔曼滤波的例子 jaccsd.m：用于求解EKF算法中的雅克比矩阵 EKF.m：EKF算法仿真程序 仿真结果 说明： 1.仿真软件采用MATLAB2010b 2.控制量和姿态角速度值采用随机生成的数据(使用实际数据更好) 3.仿真过程偶尔会出现错误结果，原因是EKF计算过程中有几率出现奇异矩阵，导致算法无法进行下去

Here is a simple f-k code for seismic ground roll denoising

(2) 从陀螺仪中获取原始数据并处理； (3) 更新数据并输出。 2. 代码分析 官方的驱动主要是了 MPL软件库(Motion Processing Library)，要移植该软件库我们需 要为它提供 I2C 读写接口、定时服务以及 MPU6050 的数据更新标志。若需要输出调试信 息到上位机，还需要提供串口接口。 I2C 读写接口 MPL库的内部对 I2C 读写时都使用 i2c_write 及 i2c_read 函数，在文件“inv_mpu.c” 中给出了它们的接口格式，见代码清单 43-1。 代码清单 43-9 I2C 读写接口(inv_mpu.c 文件) 1 /* The following functions must be defined for this platform: 2 * i2c_write(unsigned char slave_addr, unsigned char reg_addr, 3 * unsigned char length, unsigned char const *data) 4 * i2c_read(unsigned char slave_addr, unsigned char reg_addr, 5 * unsigned char length, unsigned char *data) 6 */ 7 8 #define i2c_write Sensors_I2C_WriteRegister 9 #define i2c_read Sensors_I2C_ReadRegister 这些接口的格式与我们上一小节写的 I2C 读写函数 Sensors_I2C_ReadRegister 及 Sensors_I2C_WriteRegister 一致，所以可直接使用宏替换。 提供定时服务 MPL软件库中使用到了延时及时间戳功能，要求需要提供 delay_ms 函数实现毫秒级延 时，提供 get_ms 获取毫秒级的时间戳，它们的接口格式也在“inv_mpu.c”文件中给出， 见代码清单 43-2。 代码清单 43-10 定时服务接口（inv_mpu.c 文件） 1 /* 2 * delay_ms(unsigned long num_ms) 3 * get_ms(unsigned long *count) 4 */ 5 6 #define delay_ms Delay_ms 7 #define get_ms get_tick_count 我们为接口提供的 Delay_ms 及 get_tick_count 函数定义在 bsp_SysTick.c 文件，我们使 用 SysTick 每毫秒产生一次中断，进行计时，见代码清单 43-11。 代码清单 43-11 使用 Systick 进行定时（bsp_SysTick.c） 1 2 static __IO u32 TimingDelay; 3 static __IO uint32_t g_ul_ms_ticks=0; 4 /** 5 * @brief us 延时程序,1ms 为一个单位 6 * @param 7 * @arg nTime: Delay_ms( 1 ) 则实现的延时为 1 ms 8 * @retval 无 9 */ 10 void Delay_ms(__IO u32 nTime)

Tomcat 在设置跨域 jar包的一部分，cors-filter-1.7.jar，cors-filter-2.5.jar，cors-filter-2.10.jar

图像过滤器 使用 JavaScript 画布 [] 将棕褐色或黑白滤镜应用于图像。 TODO：允许上传图片。 安装依赖： npm install 启动服务器： python -m SimpleHTTPServer 运行 npm watch 任务： npm run watch-js 将浏览器指向： http://localhost:8000/ 使用和 h/t 。

动态危害 动态危害的目标是估计生存分析中的时变效应。 时变效应是通过状态空间模型估算的，其中状态系数遵循给定的随机游动。 使用状态空间模型的优势在于，您可以推断出最近观察到的时间段以外的时间。 有关更多详细信息，请参见ddhazard小插图。 。 粒子滤波和更平滑的方法可以比随机游走模型估计更通用的模型。 有关一些示例，请参见目录。 安装 您可以使用以下命令从github安装dynamichazard： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " boennecd/dynamichazard " ) 您还可以通过调用以下命令从CRAN下载该软件包： install.packages( " dynamichazard " ) 示例-ddhazard 我将使用JMbayes软件包中的aids数据集。 数据集

用于ROS的通用传感器融合程序包 使用此框架，可以在具有通用ROS节点的C ++库中实现低级传感器融合的估计方法。 实现的方法/算法是： 加权移动平均 移动中位数 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波器 无味卡尔曼滤波器 采样重要性重采样（粒子滤波） 安装 这些软件包取决于Eigen3，因此，如果未安装（如果运行catkin_make，则会出现错误），请从。 将目录“ Eigen /”从此归档文件复制到/ usr / include / eigen3就足够了，即无需安装。 目录结构 sf_estimation：分别实现状态估计算法或过滤器的通用低层传感器融合框架。 sf_msgs：包含sf_filter节点可以发布的消息的软件包。 sf_filter：具有配置的ROS节点的源。 复制该文件夹以创建另一个具体的过滤器。 doc：代码文档，示例，教程，故障排除 示例：过滤ROS节点的一些示例配