AthanasiosC.Antoulas(Ed.)Springer589pages.Themostinfluentialanddominantfigureinsystemtheoryoverthepast30yearshasundoubtedlybeenRudolfE.Kalman.Thereishardlyaresearchareainthisfieldwhichhasnotbeeninfluencedbyhisthinking.Inthepagesthatfollow,thereisa

简单模拟了kalman跟踪匀速直线运动的情况，适合初学者使用。

采用kalman滤波算法，对含噪声的语音信号进行降噪，能够取得较好的效果。

用VD算法和CA算法还有CV算法实现kalman滤波器预测动目标轨迹，来实现动目标跟踪，采用的是matlab编程，仿真数据实现。

clearallN=100;T=4*pi/N;t=0:4*pi/N:4*pi-T;w=2*pi/(24*3600);X1=zeros(15,N);X2=zeros(15,N);L=zeros(6,N);X2(:,1)=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]X1(:,1)=X2(:,1);E=eye(15);W=[0-w0;w00;000];A=zeros(15,15);A(1:3,4:6)=eye(3);A(4:6,4:6)=-2*W;A(7:9,7:9)=-W;fori=10:12A(i,i)=-1/7200;endfori=13:15A(i,i)=-1/1800;endA=eye(15)+A*T+A*A*(T.^2)/2;Z1=zeros(15,15);Z2=eye(15);R=eye(6);Q=zeros(15,15);Q(15,15)=1;K=zeros(15,6);H=zeros(6,15);fori=1:6H(i,i)=1;endfori=1:NL(:,i)=zeros(6,1);L(1,i)=randn(1);endfori=2:NX1(:,i)=A*X2(:,i-1);Z1=A*Z2*A'+Q;K=Z1*H'*inv(H*Z1*H'+R);X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i));Z2=[E-K*H]*Z1;endplot(t,L(1,:),'g*');holdon;plot(t,X1(1,:),'r*');

使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

matlab写的卡尔曼滤波举行行为目的跟踪

kalman跟踪行人,再视频场景中检测到行人的存在，并用血色矩形框对于行人举行跟踪

基于camshift均值漂移算法，kalman卡尔曼滤波算法及LBP特色的目的追寻算法，配置配备枚举实现opencv路途就可运行。
LBP特色跟踪极真个平稳，对于色调差距不大的地域也能流程追寻，譬如跟踪手能够滑腻的经由面部地域而不漂移。
工程为群集群集算法领悟优化，极其适宜学习及工程实际。

Kalman滤波原理及源码(matlab).rar

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。