卡尔曼·克劳迪代码 matlab Bayesian_filtering_smoothing 您正在查看的 Github 存储库包含我在参加 edX 课程“汽车应用的传感器融合和非线性过滤”时所使用的 MATLAB 代码。该课程涉及过多的主题，遍历从贝叶斯统计和递归估计理论的基础知识，到对各种运动和测量模型的详细描述，再到强大的卡尔曼滤波器及其几种变体（如扩展卡尔曼滤波器、误差状态估计卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器）的详细推导， Cubature Kalman Filter 仅举几例，一直到后验分布近似的顺序重要性重采样。存储库是所有 MATLAB 代码的集合，这些代码是作为课程参与的一部分编写的并获得证书。到目前为止，这是我参加过的最苛刻的课程之一，需要 97% 的及格率才能获得证书。然而，fru 它的辛勤劳动很棒，并决定与社区的其他人分享。

用于室内定位的MATLAB参考代码，本代码不能直接使用，必须结合所设计的模型加以修改，本文件包含卡尔曼滤波算法，chan氏，奇异值抛弃和整体偏移法等

卡尔曼滤波在室内定位系统实时跟踪中的应用卡尔曼滤波在室内定位系统实时跟踪中的应用

STM32F4+MPU9255环境下使用，也可以移植

包括了论文，结果，源代码。本人的作品，写的不多，得了全国二等奖。希望对建模的同学有所帮助。

交互式多模型扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）算法是解决机动载体运动模型不确定的定位问题的次优算法，在载体做模型确定的运动时该方法仍得到次优解且浪费运算资源。针对IMM-EKF算法的此类缺陷，采用离线训练的概率神经网络模型，实时判断当前运动模型分类，在运动模型确定的状态下选择对应的单一模型进行运算，而在运动模型不确定的状态下选择IMM-EKF算法，既保证定位精度，又减少了不必要的运算量。仿真对比实验验证了相比于IMM-EKF算法，新算法在精度方面的优势。

采用FPGA实现的卡尔曼滤波算法，很牛的额

介绍卡尔曼滤波算法如何在FPGA上实现的论文，很好。

扩展卡尔曼滤波matlab代码，有注释，适合学习扩展卡尔曼滤波算法

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