《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。

自己根据卡尔曼五个经典公式，基于matlab平台编写了最简单和基础的卡尔曼滤波程序，供大家学习

利用纯c语言实现卡尔曼滤波，已通过编译，可以完美出结果。

MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现三次样条插值法求信号的包络线

MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现自定义的拉格朗日插值

R2018a版本的 kalman滤波的一个基础仿真

2、新息过程 考虑一步预测问题，给定观测值y(1), ...，y(n-1)，求观测向量y(n)的最小二乘估计，记作 （1）、新息过程的性质 y(n)的新息过程定义为： 式中，N 1向量 表示观测数据y(n)的新的信息，简称新息。

提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界.