hslogic算法仿真——扩展卡尔曼滤波

设一个系统的真实值为余弦函数，加入的系统过程噪声和测量噪声都满足正态分布，状态方程和量测方程都是线性的，用卡尔曼滤波求出最优结果

matlab开发-卡尔曼滤波器演示所有跟踪。这段代码演示了用于跟踪白球的卡尔曼滤波器。

卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型， 利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。

不用多说，偶上传滴可都是通俗易懂滴。看看就知

卡尔曼滤波 维纳滤波 运动模糊 图像恢复中 pdf

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输出校正与反馈校正总结 从形式上看，输出校正仅仅校正系统的输出量，而反馈校正则是校正系统内部的状态。可以证明，两种校正方法的性质是一样的，具有同样的精度。 但是，输出校正的滤波器所估计的状态是未经校正的导航参数误差 ，而反馈校正的滤波器所估计的状态误差是经过校正的导航参数误差。前者数值大，后者数值小，而状态方程都是经过一阶近似的线性方程，状态的数值越小，则近似的准确性越高，因此，利用状态反馈校正的系统状态方程，更能接近真实地反映系统误差状态的动态过程。 故：对实际系统来讲，只要状态能够具体实施反馈校正，综合导航系统就可尽量采用反馈校正的滤波方案。

针对于 卫星接受数据的 卡尔曼滤波定位， 主要是 UKF sage自适应滤波的MATLAB程序 里面有定位的误差图 数据包 定位仿真结果 等

冲动matlab代码直接自纠 本repo是3DV 2018上论文“DSR: Direct Self-rectification for Uncalibrated Dual-lens Cameras”的MATLAB实现代码。 致谢 论文中报告的统计数据是由C++和opencv实现的，可能与matlab中的不一致。 与论文不同，我们使用了教授实现的SIFT特征匹配器，做了一些修改以支持MATLAB 2015B。 我们感谢 Fusiello 教授的代码。 如果您对本文还有任何疑问，可以xiaoruichao at gmail.com与我联系。 如果您发现我们的算法对您的工作有帮助，请考虑引用： @article{3DV2018DSRxiao, title={DSR: Direct Self-rectification for Uncalibrated Dual-lens Cameras}, author={Xiao, Ruichao and Sun, Wenxiu and Pang, Jiahao and Yan, Qiong and Ren, Jimmy}, journal={3DV},