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卡尔曼滤波
与组合导航原理 第2版 (带目录) 秦永元 2011
本书着重阐述了
卡尔曼滤波
基本理论,以及近十年发展起来的有关
卡尔曼滤波
的新理论和新方法,容错组合导航设计理论和方法,另外还有作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进,由浅入深,确保知识连贯。
2021-11-22 21:10:41
13.56MB
卡尔曼滤波
秦永元
1
平衡车之家库函数源码(DMP、互补滤波、
卡尔曼滤波
)
平衡车之家的代码,里面包含了DMP、互补滤波、
卡尔曼滤波
的代码
2021-11-22 18:18:09
22.4MB
PID
DMP
1
卡尔曼滤波
器介绍
卡尔曼滤波
(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。
2021-11-21 15:27:45
511KB
卡尔曼滤波
1
卡尔曼滤波
matlab代码 kalman.m
卡尔曼滤波
matlab代码样例 %Z=[(1:100);];%观测值 Z=ones(100,2); for j=1:100 Z(j,2)=1; Z(j,1)=j; end mu=[0,1];%数学期望 sigma=[0.5 0;0 0.1];%协方差矩阵 noise=mvnrnd(mu,sigma,100)%生成100个样本
2021-11-21 15:08:12
662B
卡尔曼滤波
组合导航
matlab
1
线性时不变系统的具有测量加权和的通用延迟
卡尔曼滤波
器。
本文考虑了具有任意随机延迟的网络跟踪系统的通用延迟
卡尔曼滤波
器的设计。 首先,给出了传统
卡尔曼滤波
器(WSFKF)的等效加权求和形式,以提供一种新颖的帧来更有效地解决延迟滤波或失序测量(OOSM)估计。 实际上,这种形式充分利用了离线参数计算的特性,用于
卡尔曼滤波
器以及初始状态估计值和有序测量值的加权和,它们分别来自线性时不变(LTI)系统和线性最小均方误差(LMMSE)估算器。 其次,在时延测量和自适应在线加权系数矩阵的创新基础上,结合全局测量预测的替换和补偿运算,设计了一种适用于任意随机时延的新型时延
卡尔曼滤波
器。 与目前的延迟滤波器或OOSMs更新方法相比,该延迟估计器不仅算法结构更简洁,估计精度更高,而且应用范围更广。 通过实例验证了本文提出的时延估计器的有效性。
2021-11-20 11:04:40
428KB
Kalman
filter;
Linear
time
1
陀螺仪加速度计MPU6050模块加上
卡尔曼滤波
果然就不一样,连上就能用!
基于Arduino平台的开发,结合
卡尔曼滤波
,有需要代码的小伙伴可自行下载哦,连上就能用!具体详细介绍可參考我的另外一个文章 https://blog.csdn.net/qq_40604876/article/details/119024790?spm=1001.2014.3001.5501
2021-11-19 16:03:54
5KB
Arduino
mpu6050
卡尔曼滤波
一种新的自适应鲁棒无味
卡尔曼滤波
器,用于提高目标跟踪的精度
一种新的自适应鲁棒无味
卡尔曼滤波
器,用于提高目标跟踪的精度
2021-11-19 11:45:38
1.37MB
研究论文
1
一个应用实例详解
卡尔曼滤波
及其算法实现
直观讲述卡拉曼滤波,容易充分理解卡拉曼滤波
2021-11-19 10:30:42
481KB
卡拉曼滤波
1
基于
卡尔曼滤波
的机动与非机动目标的定位跟踪
目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值,并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求,利用
卡尔曼滤波
算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验,得出了
卡尔曼滤波
算法可以对运动的目标实现实时跟踪,且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。
2021-11-17 19:32:40
5.91MB
目标跟踪;机动目标;卡尔曼滤波;智能交通
1
卡尔曼滤波
课件.pdf
卡尔曼滤波
课件,pdf文档,第一节
卡尔曼滤波
信号模型,第二节
卡尔曼滤波
方法,第三节
卡尔曼滤波
的应用。
2021-11-16 17:23:38
394KB
卡尔曼滤波
课件
1
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