使用自相关最小二乘法ALS进行卡尔曼滤波器噪声方差矩阵估计。

初始状态向量是使用高斯和双 R 迭代方法从三个光学瞄准计算的，然后应用最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器对其进行优化。

卡尔曼滤波的一个小范例，采用蒙特卡洛仿真实现轨迹平滑，对于初学卡尔曼滤波信息融合技术的同学有很大帮助

卡尔曼滤波，STM32 ADC采样滤波实测通过，效果不错，能很好的收敛采样值

强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.

①卡尔曼滤波是一个算法，它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统，从而能用卡尔曼滤波进行计算。 ②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。 ③当观测数据和状态联合服从高斯分布时用卡尔曼递归公式计算得到的是高斯随机变量的条件均值和条件方差，从而卡尔曼滤波公式给出了计算状态的条件概率密度的更新过程线性最小方差估计，也就是最小方差估计。

完整代码，可直接运行

做语音增强了两种基本方法，kalman滤波和维纳滤波的方法。希望对学习增强的同学有帮助。

用matlab编程实现对一维信号进行卡尔曼滤波去噪，CUI界面使用更加方便，

matlab代码影响 卡尔曼和贝叶斯过滤器的介绍性文字。 所有代码都是用Python编写的，而本书本身是使用Juptyer Notebook编写的，因此您可以在浏览器中运行和修改代码。 有什么更好的学习方法？ “ Python中的卡尔曼和贝叶斯过滤器”看起来很棒！ ...您的书正是我所需要的-艾伦·唐尼（Allen Downey），教授，也是O'Reilly的作者。 感谢您为发布有关Kalman过滤以及Python Kalman过滤库的介绍性文字所做的所有工作。 我们一直在内部使用它来向人们传授一些关键的状态估计概念，这是一个巨大的帮助。 -SpaceX的Sam Rodkey 现在，单击下面的活页夹或Azure徽章开始在线阅读： 什么是卡尔曼和贝叶斯滤波器？ 传感器嘈杂。 世界上充满了我们想要测量和跟踪的数据和事件，但是我们不能依靠传感器来提供完美的信息。 我车上的GPS报告高度。 每次我在道路上经过同一点时，都会报告略有不同的海拔高度。 如果我两次称量相同的物体，我的厨房秤会给我不同的读数。 在简单的情况下，解决方案是显而易见的。 如果我的秤给出的读数略有不同，我可以取几个读数并取平