自适应滤波器原理(中文第四版).自适应 滤波器 维纳 卡尔曼

运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现

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一种电池状态估计装置，包括存储单元和参数计算单元。存储单元与温度相关联地存储关于与扩散电阻模型的电阻分量有关的电阻参数、与扩散电阻模型的时间常数有关的时间常数参数和电荷转移电阻模型的电荷参数的信息二次电池的信息。参数计算单元基于二次电池的检测温度值和存储在存储单元中的信息计算与检测温度值对应的每个参数。参数计算单元依次识别用于使用卡尔曼滤波器估计状态的参数和计算的参数作为初始值。

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本书较为全面的介绍了最优状态估计的方法，适合作为最优状态估计相关领域工程技术人员参考著作，也可作为相关课程的高年级本科生或研究生教材

主要是严恭敏老师讲解捷联惯性导航 组合导航 卡尔曼滤波算法在组合当行中的应用。里面有基础算法讲解，优代码实例讲解

该包实现了双扩展卡尔曼滤波器功能，用于时变 MVAR 参数估计的应用。 它还包括一个示例脚本，该脚本显示了该函数在具有时变参数的模拟 MVAR 模型上的使用。 要查看 DEKF 在 EEG 信号处理中的应用，请参阅我们的研究： A. Omidvarnia、M. Mesbah、MS Khlif 等人，“新生儿脑电图的基于卡尔曼滤波器的时变皮质连通性分析”，Int。 会议。 IEEE 医学和生物学工程学会 (EMBC2011)，美国波士顿，2011 年，第 1423-1426 页

几种最优估计与卡尔曼滤波基本方程 卡尔曼滤波的技术处理 卡尔曼滤波的稳定性介绍 滤波系统的校正 卡尔曼滤波在组合导航中的应用