这个包实现了以下卡尔曼滤波器： 1) 标准卡尔曼滤波器2) 扩展卡尔曼滤波器3) 双卡尔曼滤波器4) 平方根卡尔曼滤波器 该软件包还包含每种过滤器类型的说明性示例，演示它们的实际应用。 在所有 4 种情况下，KF 函数都接受多维系统的输入噪声样本，并根据噪声样本中固有的时变过程/噪声协方差产生真实系统状态的 KF 估计。 指数加权（或未加权）移动平均值用于从噪声测量中估计时变系统协方差。 标准卡尔曼滤波器是最基本的 KF 实现。 它假设一个模型，即噪声测量包含真实系统状态和白噪声。 扩展卡尔曼滤波器是标准卡尔曼滤波器的推广，允许用户指定非线性系统模型，然后在 EKF 执行期间迭代线性化。 双卡尔曼滤波器同时解决两个标准卡尔曼滤波器问题： 1) 将自回归模型拟合到数据并应用卡尔曼滤波器来更新 AR 模型 2）在执行标准KF更新之前，在每次迭代中应用AR模型 平方根卡尔曼滤波器

MPU6050的卡尔曼滤波C++实现代码

卡尔曼滤波文档及其C语言实现代源码，卡尔曼滤波C语言实现代码

包含平方根容积卡尔曼滤波（CKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），扩展卡尔曼滤波（EKF）的matlab仿真程序。

卡尔曼滤波器处理“加速度计数据”,这个技术在陀螺仪中经常需要的，此文档详细讲述了该技术的原理，值得借鉴。

以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码

一致性卡尔曼滤波算法，打开之前需要把文件名改成英文才能运行

本代码实现是对UKF（无迹卡尔曼滤波）的MATLAB实现

是一个卡尔曼滤波比较全而且很详细的应用。有MATLAB程序。

卡尔曼滤波算法的推导与C语言实现，可以作为参考资料。