卡尔曼滤波器简介介绍了滤波原理以及程序流程图等内容。
标签： 卡尔曼滤波
上传时间： 2020-06-20
上传用户：LQ546305819
近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。卡尔曼滤波器-Kalman Filter什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter？）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！
上传时间： 2022-07-05
上传用户：zhaiyawei
近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1． 什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣
上传时间： 2022-07-23
上传用户：qdxqdxqdxqdx
针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次， Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。
上传时间： 2013-10-10
上传用户：TF2015
使用VC语言编写的卡尔曼滤波源程序，将卡尔曼滤波过程详尽呈现出来，有利于使用卡尔曼滤波处理图像
上传时间： 2016-06-13
上传用户：zhangyi99104144
学习卡尔曼滤波器的好程序，卡尔曼滤波的程序，对于初学者而言十分经典
上传时间： 2017-02-10
上传用户：wl9454
通过分析测量值丢弃法和整体平移法的优势和局限性, 提出了联合卡尔曼法。它采用设 置标准差门限把测量值丢弃法融合到整体平移法中 , 利用测量值丢弃法在处理偏差较大的测量值方 面的优势, 消除偏差较大的测量值对后续估计值的影响, 有效抑制了卡尔曼滤波的不收敛, 降低了对可 采用系数的限制, 从而使可采用的系数进一步降低, 更大程度地消除了非视距误差, 提高定位精度。
标签： 定位
上传时间： 2015-04-19
上传用户：hyc77
卡尔曼滤波基础、EKF、UKF 从标量到矢量，适合初学者
标签： 卡尔曼滤波器
上传时间： 2017-04-20
上传用户：Abdy09181202
卡尔曼滤波器原理简介，包含卡尔曼滤波递推方程，算法计算流程框图。
上传时间： 2018-05-06
上传用户：sowhat116
在信号的产生、传输、接收过程当中，必定会遭受外部环境扰动和内部设备噪声的影响，为获得需求信号或状态的最有效估计，要排除无用干扰，这就叫做滤波。“滤波”的术语在无线电领域首先出现。由于随机信号功率谱的确定性，有用信号和无用信号必定不同，从而可以根据其差异来设计滤波器。1960年，卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文（A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems）。在这篇文章里，一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来，这就是我们今天称之为卡尔曼滤波的方法。卡尔曼滤波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。其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。
标签： 卡尔曼滤波器
上传时间： 2022-07-04
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