通过对要积分的超体积内大量随机选择的点的函数值进行平均，在 n 维空间中计算实值积分。 允许有有限或无限积分边界（即支持普通积分和不当积分），并且可以在同一域上同时集成多个函数。 超体积可以是任意形状的，只要它可以表示为坐标上的一系列逻辑条件即可。 积分器可用于像通常的一维有限积分这样简单的事情，也可以用于像奇形域上具有奇点的函数的 nD 不正确积分这样复杂的事情。 文件： mcint.m -- 积分器learnmcint.m -- 一个示例库，它将向您展示如何使用积分器jacobian.m -- 一个可选文件，它将为您计算坐标变换的雅可比

SD卡和FAT16读写源代码 支持长文件名和子目录。使用FAT16格式2G以下SD卡，相比FAT32简单一些，基本功能较为完善，经测试可用。

本书从数学的角度对随机信号进行了详尽描述；对卡拉曼滤波及其在INS、GPS中的应用进行了阐述

所有车型增加复位按键触发系统升级。 具体方法：（单手操作,注：本操作限2016年后更新软件的产品；） 1、将系统升级文件，拷贝到U盘根目录下； 2、将U盘连接到主机USB接口； 3、在ACC 开启的情况下，捅复位按键复位整机； 4、等到屏幕亮了以后，再将ACC 关闭； 5、关闭ACC后，等待5----10秒钟，再重新将ACC 开启； 系统自动检测文件升级系统；

卡尔曼滤波轨迹预测代码

扩展卡尔曼算法c++代码

该软件用于HP电脑的机房管理系统，按操作使用就能学会。

基于深度学习的卡尔曼算法python

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

该文档包含DMC1380 64bit 的函数库、例程、驱动等资料； DMC1380用户手册V2.0； 雷赛运动控制卡 LabVIEW程序； 单轴S形--绝对运动、单轴梯形加速--连续运动、单轴梯形加速--相对运动、专用IO,通用IO的LabVIEW例程； 个别例程试验不成功过，已在文件夹名称标准。