传统的基于粒子滤波的目标跟踪,粒子滤波是基于序贯蒙特卡洛的后验概率估计方法，针对非线性非高斯的概率分布，并且是无参数估计，用粒子滤波来做目标跟踪非常的简便，这个是robhess提出来的2009年发布的论文里面的源代码，我将代码进行了相应的改动，让他在vs2008运行，并且依赖库opencv，还有gsl，这两个库我都上传在上面的压缩包里面。

KalmanFilter,KalmanFilter3,KalmanFilter5 一共7种,以上三种实现保证可用,其余待调试,调试函数写好,直接运行即可 KalmanFilter KalmanFilter2 KalmanFilter3 KalmanFilter4 KalmanFilter5 KalmanFilter6 KalmanFilter7

Matlab LMS filter自适应滤波去噪例程，单频正弦信号加噪去噪，语音信号加噪去噪

FileStreamDecode(Directshow) -- 本例子基于Directshow框架，实现了一个自定义的Renderer Filter，带渲染视频功能，并且可以在视频上叠加OSD文字和Logo图标，用到Directdraw API渲染视频和叠加字幕。

https://blog.csdn.net/qczhao_10/article/details/128073104 本篇博文有我对常见三种陷波滤波器详细介绍，包括推导过程 本资源是文中第三种离散化滤波器matlab程序，三参数可调陷波滤波器 可调陷波深度，带宽，陷波频率 程序有注释，简单易懂

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