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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学习kalman滤波的一些列资料，书籍，都非常宝贵 《卡尔曼滤波及其实时应用》 《Kalman_Filtering Theory and Practice Using MATLAB (3ed)》 《卡尔曼滤波与组合导航原理》 《Kalman Filtering Theory and Practice Using MATLAB （2nd）》 《kalman_intro_chinese》

卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真，黄小平pdf版，本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》编辑推荐：《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》是作者精心为广大读者朋友们编写而成的此书。《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》可以作为电子信息类各专业高年级本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程或者Kalman滤波原理的教材，也可以作为从事雷达、语音、图像等传感器数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

卡尔曼滤波的建模方法，通过对几种经典的姿态结算方法的介绍，介绍了状态变量，状态矩阵的选择，观测矩阵的选择方法，具有实际应用意义

数据融合matlab代码advanced_kalman_filter 使用扩展卡尔曼滤波器的传感器融合（LIDAR / RADAR） 这是Udacity的自动驾驶汽车纳米学位的第2项/第1项。 目录和文件 src包含代码（在C ++中）。 main.cpp ：连接到模拟器的主要代码，从../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt读取输入，执行ProcessMeasurement() （请参见下文），并计算和输出均方根误差（估计值（由卡尔曼滤波器计算得出）与地面真实性（数据文件中提供）的RMSE）。 该代码完全由Udacity提供。 FusionEKF.cpp / FusionEKF.h ：使用ProcessMeasurement()方法定义Fusion Extended Kalman Filter类，该类将kalman_filter类的实例，并调用Predict()和Update() / UpdateEKF()方法。 kalman_filter.cpp / kalman_filter.h ：定义FusionEKF::ProcessMe

本文总结了线性/非线性和离散/连续卡尔曼滤波的公式，可根据所研究系统方程的形式进行相应的选择。同时，附上了将UKF应用于目标跟踪中的一个Matlab仿真程序，供更好地理解UKF。

卡尔曼1960年经典滤波与预测论文+全部理解注释.pdf

作为一种全新的动态变形监测方法,GPS具有独特的优越性,它克服了传统的动态变形监测方法精度、实时、同步无法保证的缺陷,且提高了精度和实时性。本文基于载波相位三差观测值,采用卡尔曼滤波的数据处理方法,详细推导了利用GPS观测值实现动态变形监测的数学模型。

自适应卡尔曼滤波 Adaptive Kalman Filter，是指在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计、缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。