本书着重阐述了卡尔曼滤波基本理论，以及近十年发展起来的有关卡尔曼滤波的新理论和新方法，容错组合导航设计理论和方法，另外还有作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进，由浅入深，确保知识连贯。

平衡车之家的代码，里面包含了DMP、互补滤波、卡尔曼滤波的代码

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

卡尔曼滤波matlab代码样例 %Z=[(1:100);];%观测值 Z=ones(100,2); for j=1:100 Z(j,2)=1; Z(j,1)=j; end mu=[0,1];%数学期望 sigma=[0.5 0;0 0.1];%协方差矩阵 noise=mvnrnd(mu,sigma,100)%生成100个样本

该文件中包含了50个经典的MATLAB源程序代码，比如霍夫曼Huffman编码译码GUI界面设计；人口增长模型的建立；求解混沌系统微分方程组；生成Gif图片；图像处理实现螺纹识别；希尔伯特Hilbert变换求包络谱；信号处理 频谱分析加汉宁窗函数；寻找素数；基于仿射变换的数字图象置乱技术等多种MATLAB源程序代码

本文考虑了具有任意随机延迟的网络跟踪系统的通用延迟卡尔曼滤波器的设计。 首先，给出了传统卡尔曼滤波器（WSFKF）的等效加权求和形式，以提供一种新颖的帧来更有效地解决延迟滤波或失序测量（OOSM）估计。 实际上，这种形式充分利用了离线参数计算的特性，用于卡尔曼滤波器以及初始状态估计值和有序测量值的加权和，它们分别来自线性时不变（LTI）系统和线性最小均方误差（LMMSE）估算器。 其次，在时延测量和自适应在线加权系数矩阵的创新基础上，结合全局测量预测的替换和补偿运算，设计了一种适用于任意随机时延的新型时延卡尔曼滤波器。 与目前的延迟滤波器或OOSMs更新方法相比，该延迟估计器不仅算法结构更简洁，估计精度更高，而且应用范围更广。 通过实例验证了本文提出的时延估计器的有效性。

基于Arduino平台的开发，结合卡尔曼滤波，有需要代码的小伙伴可自行下载哦，连上就能用！具体详细介绍可參考我的另外一个文章 https://blog.csdn.net/qq_40604876/article/details/119024790?spm=1001.2014.3001.5501

一种新的自适应鲁棒无味卡尔曼滤波器，用于提高目标跟踪的精度

直观讲述卡拉曼滤波，容易充分理解卡拉曼滤波

目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值，并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求，利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验，得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪，且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。