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自己写的卡尔曼滤波C程序、包括需要用到的矩阵运算 注释中包括对卡尔曼滤波公式和各个变量的作用的解释 程序用示波器测试可用

最后更改 新许可证Apache 2.0代替GPLv3 添加了新的参数“批处理大小”-在多个连续帧上同时检测。 它可以在功能强大的GPU上提高处理速度。 适用于Darknet和TensorRT后端，但可能会增加一些延迟 新影片！ 使用YOLO v4进行车速计算（感谢 ） YOLO v4迈向ADAS的第一步 多目标（多个对象）跟踪器 1.可以使用具有不同的detectorType值的功能创建对象检测器： 1.1。 根据背景扣除：内置Vibe（跟踪：: Motion_VIBE），SuBSENSE（跟踪：: Motion_SuBSENSE）和LOBSTER（跟踪：: Motion_LOBSTER）； 来自MOG2（tracking :: Motion_MOG2）； MOG（跟踪:: Motion_MOG），GMG（跟踪:: Motion_GMG），并从CNT（跟踪:: Motion_CNT

扩展卡尔曼滤波，非线性EKF的仿真与用法。描述了两个非线性方程x=0.5 x + (25 * x / (1 + x^2)) + 8 * cos(1.2*(t-1)) y = (x^2 / 20)的EKF的用法。简单实用，有备注。对于卡尔曼滤波初学者很有用。

采用扩展卡尔曼滤波算法建立由动态负荷和静态负荷组成的综合负荷数学模型,并列出了其转子运动方程、状态方程和输出方程,其中动态负荷由等值的异步电机表示,静态负荷由恒定导纳并联组成。通过动模试验,取得给定负荷在系统扰动时的电压、电流数据。根据所建立数学模型的输入、输出值,用扩展卡尔曼滤波算法辨识其中的待定参数。参数初值设置为真值的2～7倍,辨识结果误差为2%～3%。分析结果表明,扩展卡尔曼滤波可在短时间内收敛,能正确地辨识出系统参数,且稳定性好。结论表明扩展卡尔曼滤波可以用于电力系统参数辨识,为电力系统状态估计、负荷建模提供了有效方法。

拥有matlab用户界面的卡尔曼滤波程序，matlab-kalman-GUI,有注释，有三个sample供大家学习，可以作为理解设计各种kalman滤波器的开发导航，对学习研究有借鉴价值。还加了一些我最开始上手学习kalman滤波的文档，希望对大家有所帮助

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