粒子过滤和平滑示例代码 这些示例代码说明了本杰明·伯恩（Benjamin Born / Johannes Pfeifer）（2014）：“政策风险与商业周期”，货币经济学杂志，第68页，第68-85页中使用的方法。 可以根据您的需要随意修改和修改代码，但请公平对待并确认出处。 我们自己从Andreasen，Martin M.（2011）的粒子过滤器实现中受益：“非线性DSGE模型和优化的中心差分粒子过滤器”，《经济动力与控制》，35（10），第1671-页1695 可以使用以下文件： 模拟AR1-随机波动过程 使用自举（SIR）粒子滤波器在AR1随机波动率模型上运行Metropolis-Hastings算法以评估可能性 Run Doucet等。 al。 粒子平滑剂 怎么跑 要运行的主要文件是：run_filter_and_smoother_AR1.m 参考： 粒子滤波器遵循Arula

用C语言实现数字滤波 中值滤波 门限滤波 滑动算术平均值滤波 滑动加权平均值滤波

1、卡尔曼滤波 2、卡尔曼平滑 3、matla 2017实现

使用简单的高斯滤波器平滑时间序列的非 GUI 函数。 用法： zfilt = gaussfilt(t,z,sigma); 其中 t & z 定义时间序列（t 自变量，z 是数据向量），sigma 定义高斯滤波器的标准偏差（宽度）。

平滑二维数组数据。 忽略 NaN。 函数 matrixOut = smooth2a(matrixIn,Nr,Nc) 此函数使用均值滤波器对 matrixIn 中的数据进行平滑处理大小为 (2*Nr+1)×(2*Nc+1) 的矩形。 基本上，你最终会更换元素“i”是指以“i”为中心的矩形。 任何 NaN 在平均时忽略元素。 如果元素“i”是一个 NaN，那么它将在输出中保留为 NaN。 在矩阵的边缘， 你不能构建一个完整的矩形，尽可能多的矩形使用适合您的矩阵（类似于 Matlab 内置的默认值功能“平滑”）。 “matrixIn”：原始矩阵“Nr”：用于平滑行的点数“Nc”：平滑列的点数。 如果未指定，则 Nc = Nr。 “matrixOut”：原始矩阵的平滑版本 %%%%%%%%% 截图说明： 左图是“锯齿状”906x1024 矩阵的 pcolor（阴影插值，轴相等）。 请注意

3X3高斯滤波，高斯模糊，及简单的应用程序实现。完整程序，。。。。。。。

NGSIM US-101数据集平滑 描述 NGSIM US-101数据集平滑功能使用提供了众所周知的轨迹NGSIM US-101数据集的低噪点和平滑版本。 平滑过程分为两个步骤，该过程包括：首先，平滑X和Y值，然后相对于平滑的X，Y值重新计算速度和加速度。 表中的内容 NGSIM US-101数据集 自2005年发布以来，NGSIM US 101数据集一直是研究人员进行轨迹预测的最终开源数据集。包括[1-3]在内的许多研究人员都指出数据集中存在噪声，这主要是由于其具有是从位于加利福尼亚州洛杉矶的俯瞰好莱坞高速公路的建筑物上安装的8台摄像机的视频录像中自动提取的，也称为美国南行101。用于提取NGSIM US-101数据集的软件称为NG-VIDEO软件。 另外，NGSIM文档明确指出： 尚未对数据集进行准确性评估 [我们不对数据完整性提出任何要求。 提供的数据可能存在差距 我们发现，绘制加

卡尔曼·克劳迪代码 matlab Bayesian_filtering_smoothing 您正在查看的 Github 存储库包含我在参加 edX 课程“汽车应用的传感器融合和非线性过滤”时所使用的 MATLAB 代码。该课程涉及过多的主题，遍历从贝叶斯统计和递归估计理论的基础知识，到对各种运动和测量模型的详细描述，再到强大的卡尔曼滤波器及其几种变体（如扩展卡尔曼滤波器、误差状态估计卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器）的详细推导， Cubature Kalman Filter 仅举几例，一直到后验分布近似的顺序重要性重采样。存储库是所有 MATLAB 代码的集合，这些代码是作为课程参与的一部分编写的并获得证书。到目前为止，这是我参加过的最苛刻的课程之一，需要 97% 的及格率才能获得证书。然而，fru 它的辛勤劳动很棒，并决定与社区的其他人分享。

滤波与平滑是估计理论中最为核心的两类算法，可用于估计未知的状态或参数，贝叶斯滤波与平滑，是指在贝叶斯意义下的滤波与平滑，本书包括了经典的线性与平滑滤波，非线性与平滑滤波，以及费高斯与平滑滤波。

1维数据平滑滤波相关的论文，引用率很高。非常实用。 应用场合，针对mcu采样ADC数据进行平滑滤波（时域）