一种改进高斯拟合和卡尔曼滤波进行融合的处理RSSI的一种改进方法

matlab开发-双稳态卡尔曼滤波器。该软件包实现了时变MVAR参数估计的双扩展卡尔曼滤波器。

MPU6050卡尔曼滤波与互补滤波

卡尔曼滤波C代码分析.docx

卡尔曼滤波算法simulink建模，仅供参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

Camshift + Kalman卡尔曼滤波目标跟踪算法c++实现。通过摄像头获取视频帧，鼠标选取跟踪目标区域，对选中目标进行跟踪，卡尔曼滤波加强了跟踪的稳定性。

摘 要： 提出一种基于扩展卡尔曼滤波的 GPS 信号跟踪方法，通过扩展卡尔曼滤波器，得到基于相 干积分支路的滤波模型，有效地削弱常规 GPS 跟踪环路中的跟踪误差，增强接收机的抗干扰性能，提升 其在信号较弱位置下环路的跟踪性能，对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的 分析研究。通过仿真对比结果可以知道：当处于弱信号条件时，与通常用到的 GPS 信号跟踪方式相比， 基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。

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参考文献1：https://blog.csdn.net/victor_zy/article/details/82862904 参考文献2：https://blog.csdn.net/honyniu/article/details/88697520?spm=1001.2014.3001.5501

HoshiKata用C#写的一个卡尔曼滤波实例代码，下面是原文描述： Kalman filters allow you to filter out noise and combine different measurements to compute an answer. They are a particularly powerful type of filter, and mathematically elegant. Without a matrix math package, they are typically hard to compute, examples of simple filters and a general case with a simple matrix package is included in the source code. Developed by Rudolf Kalman and others as an ideal way to estimate something by measuring something, its vague applicability (estimate something by measuring something) is where it is so powerful, there doesn’t need to be a direct relationship between measured and estimate.