基于粒子滤波的多雷达多目标检测前跟踪算法

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

Maltlab 程序，直观显示了三种滤波方法的估计值与真实值的误差，以及PF方法的置信区间。Maltlab 程序，直观显示了三种滤波方法的估计值与真实值的误差，以及PF方法的置信区间。

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用粒子滤波算法实现三维目标跟踪，用matlab实现。

为了提高风电功率的预测精度,研究了一种基于粒子滤波(PF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的风电功率预测方法。使用PF算法对历史风速数据进行滤波处理,将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据,归一化后构成风电功率预测摸型的新的输入数据;利用处理后的新的输入数据和输出数据,建立PF-RBF神经网络预测摸型,预测风电场的输出功率。仿真结果表明,使用该预测摸型进行风电功率预测,预测精度有一定的提高,连续 120 h功率预测的平均绝对百分误差达到8.04%,均方根误差达到 10.67%。

pf_ring是一个高速数据捕获库，附件为中文用户指南，翻译还不错

ukf ，CDKF，PF ，丰富的工具，非线性滤波学习的好助手，

建立了一套针对由金属伪影造成的CT图像质量退化的恢复算法。利用Non-Local前置滤波（Non-Local Pre-filter，NL-PF）对原始CT图像进行全局滤波，从而有效地滤除原始图像中的噪声并对射线状金属伪影进行了平滑，其后配合最大互信息量分割算法（Mutual Information Maximized Segmentation，MIMS）从图像中分割出伪影成份，并利用其周围非伪影部分的像素对伪影类像素进行插值处理得到一个称之为“伪组织”类的图像。最后，通过融合“伪组织”图像的sinogram和原始CT图像的sinogram，得到校正的sinogram并采用滤波反投影重建算法完成金属伪影的CT校正图像。利用所提出的方法可以对含有金属伪影的CT图像进行有效伪影消除，其中射线状伪影消除效果显著。另外，此方法还可以锐化器官轮廓，避免了临床上由于金属伪影导致的放射治疗效果下降。实验表明，金属伪影消除算法可以有效地消除高密度物体造成的金属伪影，从而提高临床诊断和治疗的效果提供技术支持。

粒子滤波（PF），粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）matlab程序，整合程序，增加注释并用子程序编写，适用于初学者根据自己研究内容改写。