matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器 写上去 优达学城课程，2017 年 10 月 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 “无味卡尔曼滤波器”项目，2018 年 3 月 克劳斯·H·拉斯穆森 使用 CTRV 运动模型在 C++ 中实现无迹卡尔曼滤波器。 两个自行车模拟数据集，数据集 1 和数据集 2（Ascii 文本文件），与 Term 2 Simulator 一起使用。 与扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 一样，无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 具有相同的三个步骤： 初始化 预言 更新 这些步骤编码在 ukf.cpp 文件中。 本项目使用了以下初始化参数： 初始状态协方差矩阵P_ = 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 过程噪声标准偏差纵向加速度，单位为 m/s^2 std_a_ = 5 过程噪声标准偏差偏航加速度 rad/s^2 std_yawdd_ = 0.4 通过将预测的 UKF 值与测试数据集提供的 Ground True 值进行比较，计算位置 X & Y 和速度 VX

主要为大家详细介绍了iOS实现3D卡片式轮播效果，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

蒙特卡罗算法估算π值C语言程序，算法原理:在第一象限内，有1/4单位圆位于1*1正方形内，向1*1正方形内撒入n个随机点，落入1/4单位圆内随机点数为sum个，随机点落入1/4单位圆概率P=(1/4圆面积)/(1*1正方形面积)=(1/4*π*1*1)/(1*1)=π/4≈sum/n,因此π≈4*sum/n。

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Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat

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