Visual C++网络通信协议分析与应用实现代码_基于UDP点对点聊天程序

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惯性导航两位置对准程序，卡尔曼滤波方法，12维向量，matlab程序，理想数据进行仿真，中间转动180度

交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪matlab(非常好).rar

文章基于利用卡尔曼滤波对SINS/GPS组合导航系统的解算算法进行误差补偿。在建立误差模型的基础上采用间接式卡尔曼滤波技术对捷联惯导信号以及GPS信号进行算法融合计算，得到组合导航系统的最优估计输出。使得组合导航系统既利用了GPS的长期稳定性与适中精度，来弥补SINS的误差随时间传播或增大的缺点，又利用SINS短期高精度来弥补GPS在受干扰时误差增大或遮挡时丢失信号的缺点。经过仿真实验分析结果表明该组合导航系统可以获得较理想的导航精度，验证了该组合系统的正确性以及在可靠性方面优于子系统，具有很好的应用价值。

一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型，N>0， 是希望得到的输出，而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差，维纳预测器和维纳滤波器比较类似， 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

Android 扇形统计图 先看看效果： 看上去如果觉得还行就继续往下看吧！ 自定义View 定义成员变量 private int mHeight, mWidth;//宽高 private Paint mPaint;//扇形的画笔 private Paint mTextPaint;//画文字的画笔 private int centerX, centerY;//中心坐标 //其他的value //扇形图分成太多快 所以要合并一部分为其他 即图中灰色部分 private double rest; private int maxNum = 5;//扇形图的最

一阶卡尔曼滤波python实现——已封装

卡尔曼滤波matlab程序，主要是采用kalman滤波器进行滤波。