线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例

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本资源为卡尔曼滤波模型，里面有各种滤波模型。实现方式为matalab，在淘宝上售价为40~50元。（由于本资源文件较大，无法直接提交。提供百度云下载，永久有效，可自行提取）

追踪器 使用实现的卡尔曼滤波器在C ++中进行轨迹重建。 该存储库是基于由Daniel奥汉仑并且旨在测试和基准中描述的轨道重建执行纸张。 编译中 首先克隆存储库及其子模块： git clone --recursive https://github.com/lohedges/trackr.git 现在导航到存储库目录并运行make ： cd trackr make 之后，您应该在目录中找到两个可执行文件： track_test和track_benchmark 。 默认情况下，代码是使用g++编译的。 要使用其他编译器，请将CXX参数传递给make ，例如： make CXX=clang++ 该代码需要兼容C++11编译器，并且默认情况下还使用-O3优化标志进行编译。 要传递其他标志，请使用OPTFLAGS参数，例如： make OPTFLAGS=-funroll-loops 测验

傅里叶变换动图matlab代码Dynammo：一套用于多个共同发展的时间序列预测和挖掘的工具。 线性动力系统（又名卡尔曼滤波器） 它提供了matlab软件包来学习线性动力学系统（卡尔曼滤波器）的参数，以及各种约束和缺失值下的变量。 它包含以下软件包： DynaMMo：挖掘，压缩和缺失值估算 期望最大化算法，用于学习线性动力系统的参数（有无缺失值）。 此外，还有其他代码可用于学习缺少的观测值，恢复丢失的值以及压缩数据。 位于dynammo子目录中，检出make demo DynaMMo: Mining and Summarization of Coevolving Sequences with Missing Values, Lei Li, James McCann, Nancy Pollard, and Christos Faloutsos. In Proceeding of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (KDD) , ACM , New York

一般相位解缠算法通常在相位解缠前首先需要借助滤波算法进行噪声消除，随后才能相位解缠，以保证解缠的质量和顺利实施。卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题，实现相位解缠与噪声消除一并处理，简化了数据处理过程。利用真实干涉SAR数据进行实验，采用卡尔曼滤波相位解缠算法进行处理，并与其他几种较常用相位解缠算法的结果从目视和定量两方面进行比较和分析。验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的有效性和可行性，可以获得较为可靠的解缠结果。

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均方误差的matlab代码实现导弹估计 抽象的 该项目的目标是使用视线测量法用导弹拦截目标。 在该项目中使用了两种模型来开发状态动力学：高斯-马尔可夫模型和随机电报模型。 连续时间卡尔曼滤波器用于确定两个模型的横向位置，速度和目标加速度的最小方差估计。 将这些估计值与它们在10秒钟的跨度内的对应真实值进行比较。 为了确定卡尔曼滤波算法是有效的并且所使用的模型是正确的，对10,000个实现进行了蒙特卡洛模拟。 通过仿真将不同状态的均方根误差与相应的滤波器值进行比较。 卡尔曼滤波器在模拟高斯-马尔可夫模型和随机电报模型方面的性能相似。 代码说明 one_real_gm使用高斯-马尔可夫模型运行连续时间卡尔曼滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 one_real_tele使用随机电报模型运行连续时间kalman滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 monte_carlo_gm使用高斯-马尔可夫模型对连续时间卡尔曼滤波器进行蒙特卡洛模拟。 它绘制了模拟的状态均方根误差与滤波器计算的均方根误差。 monte_carlo_tele使用电报模型对连续时间kalman滤

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