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demorbpfdbn.tar
- 无味卡尔曼滤波的源代码，无味卡尔曼滤波用于估计非线性系统的状态值，优于扩展卡尔曼-tasteless Kalman Filtering source code, unscented Kalman filter for nonlinear systems estimated value of the state, better than the extended Kalman
SequentialTracking
- 非常好的粒子滤波程序:扩展卡尔曼模型下的序列追踪-very good particle filter : Extended Kalman model tracing the sequence
yilei
- 基于2D和红外的异类传感器的数据融合算法，滤波器选用EKF扩展卡尔曼滤波-Based on the heterogeneous 2D and infrared sensor data fusion algorithm, filter selection EKF extended Kalman filter
kalman
- 一个标准卡尔曼滤波程序，可以进行扩展，非常好用-A standard Kalman filter procedure can be extended, very easy to use
TDOAAOAlocationoftheextendedKalmanfilteralgorithmM
- TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法Matlab源码 -TDOA/AOA location of the extended Kalman filter algorithm Matlab source code
work
- 本程序是基于机动目标跟踪课题的整个算法程序，其中包括卡尔曼，扩展卡尔曼和粒子滤波程序及其仿真代码和仿真的图形。-This procedure is based on the subject of maneuvering target tracking algorithm for the whole procedure, including Kalman, extended Kalman and particle filter proce
Introduction_of_Kalman_Filter_Chinese
- 1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器已成为推广研究和应用的主题，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，
tma_ukf10
- 扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在目标跟踪的应用-Extended Kalman filter and unscented Kalman filter applications in target tracking
tma_ekf20100512
- 卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在目标跟踪到的应用-Kalman filter and extended Kalman filter algorithm to the application in target tracking
jjudf
- 多被动传感器UKF与EKF算法在目标跟踪的的应用，扩展卡尔曼滤波-More passive sensor UKF and EKF algorithm in target tracking applications
wuyuanleida
- 对于无源定位系统，采用扩展卡尔曼滤波的方法对定位精度进行了分析。-For the passive positioning system, using the extended Calman filter method for positioning precision was analyzed.
卡尔曼代码
- TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位跟踪算法Matlab源码(TDOA/AOA positioning of the extended Calman filter positioning tracking algorithm, Matlab source code)
Kalman-Filter-for-Beginners-master
- 实现简单的卡尔曼滤波，包括线性卡尔曼，扩展卡尔曼，无迹卡尔曼等(Realization of simple Calman filter)
KZ_Kalman
- 可实现对目标飞行的卡尔曼滤波预测，扩展卡尔曼滤波器相对于卡尔曼滤波器可以处理地心坐标系下的飞行目标数据(Realization of Calman filter prediction for target flight)
鍙屽崱灏旀浖SOC浼拌
- 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型为锂电池等效电路模型,将电流漂移值作为状态变量与电池SOC进行同步预测。实验和仿真结果表明,该方法能有效抑制电流漂移噪声,提高估算精度。(The accurate estimation of the char
IEKF
- 迭代扩展卡尔曼滤波例子，可作参考学习（非线性模型）(An example of iterative Kalman filtering can be used as a reference)
卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真 pdf1
- 卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模
EKF10积分
- 参数辨识以及扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算(Battery Model Parameter Estimation Using a Layered Technique)
EKF3
- 该Simulink仿真模型基于锂电池的二阶RC模型，采用扩展卡尔曼滤波算法实现锂电池的SOC估计。(The Simulink simulation model is based on the second-order RC model of lithium batteries, and the extended Kalman filter algorithm is used to estimate the SOC of lithium
EKF
- 扩展卡尔曼滤波算法的simulink模型(Extended Kalman Filter)