针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮挡的情况，提出了一种改进算法。将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入，用Kim算法提取运动目标区域信息，根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测，解决了传统Camshift算法的一些局限。实验表明改进算法在目标高速运动、遮挡情况下，仍能进行有效跟踪。

提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法假设系统过程噪声方差和量测噪声方差之间存在的函数关系已知,两种噪声方差随着时间变化且均未知。先令当前时刻的过程噪声方差等于前一时刻的过程噪声方差,通过变分贝叶斯近似的方法,在卡尔曼滤波框架下迭代求解当前时刻的量测噪声方差和状态估计,再利用假设中的函数关系获得新的过程噪声方差。对上述过程多次迭代,最终获得状态估计及协方差。仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度;在假设条件不 确知的情况下仍具有较强的鲁棒性。

卡尔曼滤波器原理实现： X(k|k-1) = AX(k-1|k-1) + BU(k) P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A.T + Q K(k) = P(k|k-1)H.T / (HP(k|k-1)H.T + R) X(k|k) = X(k|k-1) + K(k)[Z(k) - HX(k|k-1)] P(k|k) = [1 - K(k)H]P(k|k-1) 第1步：计算中间量X(k|k-1)、P(k|k-1)。 第2步：计算卡尔曼增益K(k)。 第3步：计算当前时刻的状态最佳估计：X(k|k)、P(k|k)。

这是不敏卡尔曼的示例代码，可运行； 不敏卡尔曼滤波器通过sigma采样点对非线性进行近似，效果优于扩展卡尔曼滤波器，是目前常用滤波器之一

针对当前锂电池管理系统设计中经常出现的硬件采样电路复杂、SOC估算准确度低、需要高端处理器来实现复杂的SOC估算算法等问题，设计了适用于8位单片机的修正卡尔曼滤波算法，并基于STM8S单片机和BQ76930模拟前端芯片设计了一款用于智能扫地机器人的锂电池管理系统，应用所述算法，实现了对SOC、电芯电压、电流、温度等参数的实时准确测量，通过实验室模拟测试和真实产品测试，结果表明：系统参数测量误差小于5%，达到了设计要求，并且电路简单、稳定可靠、响应速度快、成本低。

为了评估所提出的基于三基站观测距离EKF融合滤波算法和传统的三基站观测距离LS定位算法的性能，假设系统的过程噪声和观测噪声都是服从均值为零，方差分别为10-8m和10-2m且彼此独立分布的高斯白噪声。已知三个参考基站的位置分别位于为(0，0)、(10，0)和(10，10)处，做匀加速直线运动的目标在初始时刻的状态向量 ，初始状态协方差矩阵 为6×6的单位矩阵。EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位性能仿真结果如图1所示，图2展示了EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位误差，图3展示了EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位误差累积分布函数CDF。

卡尔曼滤波器及其扩展 Kalman滤波器，扩展Kalman滤波器，Unscented卡尔曼滤波器，Cubature Kalman滤波器，M估计鲁棒的cubature Kalman滤波器实现用于各种线性和非线性系统，例如UAV位置跟踪，UAV攻角和俯仰角跟踪，UAV角度跟踪等。

MATLAB卡尔曼滤波仿真

嘿大家， 这项工作提出了一种基于视觉的系统的实现，该系统可通过使用在Matlab中配置为跟踪器的卡尔曼滤波器估算器来识别行人，从而精确定位行人。 最后，将估计值与实际标签之间的差评估为估计误差。 https://youtu.be/HPwk3gG7EyM

MATLAB音频信号降噪kalman滤波