通过构造因子图(FactorGraph)关于和积算法(Sum-ProductAlgorithm)的matlab源码,借此可实现消息传递算法(MessagePropagationAlgorithm,MPA)、LDPC编解码、卡尔曼滤波、隐性马尔可夫链(HMC)等应用
1
ADS1292模块的呼吸、心率采集之卡尔曼滤波算法代码,#include"stdlib.h"#include"rinv.c"intlman(n,m,k,f,q,r,h,y,x,p,g)intn,m,k;doublef[],q[],r[],h[],y[],x[],p[],g[];{inti,j,kk,ii,l,jj,js;double*e,*a,*b;e=malloc(m*m*sizeof(double));l=m;if(l<n)l=n;a=malloc(l*l*sizeof(double));b=malloc(l*l*sizeo
2025/11/8 9:49:25 734KB 卡尔曼滤波算法
1
针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新算法。
该算法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中,重复利用观测信息,采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验,给出了该方法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)的仿真结果,并分析了其跟踪性能和均方根误差。
仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法具有更高的估计精度。
2025/11/1 17:40:24 1.56MB 卡尔曼滤波
1
基于扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计simulink模型
2025/10/29 11:48:41 77KB SOC
1
关于卡尔曼滤波和维纳滤波时间序列分析的经典方法
2025/10/20 10:58:22 5.11MB 卡尔曼滤波 维纳滤波 时间序列
1
前段时间用平方根无迹卡尔曼滤波做了一个观测器算法,之前也找了好多该算法的资料,在CSDN也下载过,但是并不能用,后来自己结合之前下载的代码又上各种论坛,梳理了一下。
最终代码可以用了,论文也顺利投出去了。
现在分享给大家,顺便赚一点币
2025/10/15 14:07:40 3KB 代码
1
用于超声波流量计数据滤波处理,摘自知网,希望能够起作用
2025/10/14 16:34:58 491KB 超声速流量计
1
严恭敏老师的word讲义,很好的学习捷联惯导的书,配合老师的matlab工具箱学习,效果更佳!严恭敏老师的word讲义,很好的学习捷联惯导的书,配合老师的matlab工具箱学习,效果更佳!
2025/10/14 2:28:14 15.13MB 严恭敏讲义 word版
1
基于背景差分法和卡尔曼滤波器的追踪程序,采用matlab编写
2025/10/10 7:51:10 333KB matlab
1
在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法,在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域,其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序,我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析:首先,介绍卡尔曼滤波的基础知识;
其次,探讨其在MATLAB中的实现方式;
最后,详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作,可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧,从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法,是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息,包括观测数据和预测模型,对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中,卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据,从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力,还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤:1)状态转移模型的建立;
2)观测模型的设计;
3)预测阶段的操作流程;
4)更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系,并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤,是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分:1)新手必看.htm文件:这是一份针对编程初学者的详细指南,提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息;
2)Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url:这是一个指向MATLAB中文论坛的链接,用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区,以获取更多编程技巧和项目灵感;
3) kalman tracking:这是实际的MATLAB代码文件,包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码,可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术,建议采取以下学习与实践策略:第一,深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型;
第二,系统学习MATLAB编程技能;
第三,深入研究并解析相关的代码实现;
第四,结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式,可以逐步掌握这一技术的核心要点,并将其应用于各种实际场景中。
2025/10/8 10:19:25 615KB matlab 目标跟踪
1
共 327 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡