在本文中，我们描述了代表霍乱动力学的两个不同的随机微分方程。 通过将随机性引入随机性建模中的一种标准技术-参数摄动技术，将随机性引入确定性模型中，从而编制出第一条随机微分方程；并使用转移概率来编制第二条随机微分方程。 我们使用合适的Lyapunov函数和Itô公式分析随机模型。 我们陈述并证明了整体存在的条件，正解的唯一性，随机有界性，概率的整体稳定性，矩指数稳定性和几乎确定的收敛性。 我们还使用Euler-Maruyama方案进行了数值模拟，以模拟随机微分方程的样本路径。 我们的结果表明，样本路径是连续的，但不可区分（维纳过程的一个属性）。 此外，我们比较了确定性模型和随机模型的数值模拟结果。 我们发现，SIsIaR-B随机微分方程模型的样本路径在SIsIaR-B常微分方程模型的解内波动。 此外，我们使用扩展的卡尔曼滤波器来估计模型区室（状态），我们发现状态估计值适合测量结果。 还讨论了用于估计模型参数的最大似然估计方法。

MATLAB绘制分子结构 源程序代码

卡尔曼平滑(Kalman Smoothing)ppt

维纳滤波与卡尔曼滤波.pdf

卡尔曼滤波算法

利用 C/A 码进行 GPS 伪距单点定位，是实现 GPS 快速定位的关键，作者研究并采用卡尔曼滤波算法对 GPS 伪距单点定位求解，详细阐述了滤波模型中各种参数的意义和初值的选取。本文利用合肥工业大学 2013 年的观测数据，编写 MATLAB 数据处理程序，并根据实验结果，分析和讨论了卡尔曼滤波算法在伪距单点定位中的优势。

用C++语言实现了卡尔曼的滤波算法，不错的东西，可以借鉴下

《MATLAB智能算法30个案例分析》源程序，包含代码和数据。 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别 案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算 案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别 案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测 案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测 案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究 案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断 案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选 案例21 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 案例22 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 案例23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测 案例24 模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价 案例25 广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类 案例26 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优 案例27 遗传算法的优化计算——建模自变量降维 案例28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测 案例29 kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类 案例30 神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合

利用野火开发板STM32F103VET6 +超声波HC-SR04 完成倒车雷达功能，距离越近蜂鸣器频率越高，距离值通过中值滤波算法，以及卡尔曼滤波算法，算法系数可调，也可用在ADC数据采集滤波上，或者其他原始数据采集上

无人机和车辆行驶等情况下拍摄的视频受外界影响会造成视频抖动。通过对比现有的电子稳像技术，提出了利用FAST获取特征点的位置信息，再通过光流法结合NCC匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息，在此基础上结合RANSAC算法剔除错误匹配的特征点对的改进算法。为了提高运动矢量估计的精度，应用加权最小二乘法得到相邻帧间的刚性变换矩阵，并经过卡尔曼滤波进行运动平滑得到扫描运动矢量并补偿，最终得到实时的稳定视频。实验表明，视频序列稳像后的帧间变换保真度有所提高，并且能够达到实时处理速度。