基于多项式插值的分数延时滤波器的FPGA实现

给出了巴特沃兹有源低通滤波器的设计方法和设计实例

国外一款非线性估计的工具箱，粒子滤波、UKF、EKF等应有尽有

基于卡尔曼滤波的航迹融合算法实现 通过此实例可进一步理解卡尔曼滤波算法

五接CIC滤波器的simulink仿真，希望对大家有所帮助

EEKF - 嵌入式扩展卡尔曼滤波器 该项目在 C 中实现了一个扩展卡尔曼滤波器，用于嵌入式应用程序。 主要特点是： 小实现 使用回调进行状态转换和测量预测功能的简单 C 接口 可用于非线性（扩展）和线性卡尔曼滤波器情况 没有动态内存分配 专用最小矩阵计算模块 使用 Cholesky 分解的高效滤波器计算 分离的预测和校正步骤 输入和测量维度允许在步骤之间改变 什么是卡尔曼滤波器？ 使用卡尔曼滤波器，可以通过仅测量可见输出来估计过程/系统的内部隐藏状态。 这广泛用于惯性测量单元 (IMU)，以进行传感器融合或航位侦察。 只要没有测量可用，过滤器就会预测系统的当前状态。 一旦测量可用，它将更新估计值。 这称为预测和校正步骤。 有关更多信息，请参阅 。 那么什么是扩展卡尔曼滤波器？ 在线性滤波器的情况下，从一个时间步到下一个时间步的状态是线性相关的。 这意味着它们存在一个表达这一点的常量

离散时间信号，时域离散随机信号，维纳滤波器，线性预测，自适应处理，LMS,最小二乘估计，RLS,卡尔曼滤波

该文档详细分析了，动态定位的卡尔曼滤波的应用和研究

实现对图像的角点检测，编写Python程序能够对输入图像进行角点检测 适用于学习计算机视觉入门知识的同学，本次代码能够对输入的test.jpg图像进行角点检测，还实现了不同检测方法的选择，包含调用opencv的方法与直接代码实现，

卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用。看完之后你一定会大彻大悟！文字结合图片，讲解了通俗的讲解了卡尔曼的五大核心公式。