序言：在我的疲劳检测工程 AviTest中！显示框为320*240,使用OpenCV的kalman滤波算法，可以实现简单的锁相追踪-实现对眼球的位置锁定。代码如下：CvPoint WishchinKalman( IplImage* Image,CvPoint pCen...
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2013-07-17 11:24:00
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在机器视觉中追踪时常会用到预测算法，kalman是你一定知道的。它可以用来预测各种状态，比如说位置，速度等。关于它的理论有很多很好的文献可以参考。opencv给出了kalman filter的一个实现，而且有范例，但估计不少人对它的使用并不清楚，因为我也是其中一个。本文的应用是对二维坐标进行预测和平滑
使用方法：
1、初始化
const int stateNum=4;//状态数，包括（x，y
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2014-05-03 21:37:00
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原理的通俗解释用一个网上流传温度估计的例子（根据 k-1 时刻的温度值，估算 k 时刻的是实际温度值），为了通俗会意，我这里尽量避免使用专业术语。假设我们相信温度是恒定的，所以得到 k 时刻的温度预测值是跟 k-1 时刻一样的，假设是23 度，同时该值的高斯噪声的偏差是 5 度。然后，你从温度计那里得到了 k 时刻的温度值，假设是25 度，同时该值的偏差是 4 度。可见，整个Kal...
原创
2021-07-14 16:23:47
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原理的通俗解释用一个网上流传温度估计的例子（根据 k-1 时刻的温度值，估算 k 时刻的是实际温度值），为了通俗会意，我这里尽量避免使用专业术语。假设我们相信温度是恒定的，所以得到 k 时刻的温度预测值是跟 k-1 时刻一样的，假设是23 度，同时该值的高斯噪声的偏差是 5 度。然后，你从温度计那里得到了 k 时刻的温度值，假设是25 度，同时该值的偏差是 4 度。可见，整个Kalman滤波的原理
原创
2022-02-24 17:53:48
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文件名称: Kalman下载 收藏√ [ 5 4 3 2 1 ]开发工具: Others文件大小: 309 KB上传时间: 2015-05-21下载次数: 32提 供 者: heyu详细说明：matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序-matlab program on object tracking wi
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2023-11-22 08:04:42
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卡尔曼是匈牙利当代著名数学家，Kalman滤波器源自于他的博士毕业论文和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）。 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理方法，它是一个时
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2017-01-01 11:47:00
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目标跟踪的kalman滤波器介绍 过kalman滤波器来估计每个时刻目标状态的大致过程为：对视频进行运动目标检测，通过简单匹配方法来给出目标的第一个和第二个状态，从第三个状态开始，就先使用kalman滤波器预测出当前状态，再用当前帧图像的检测结果作为观测值输入给kalman滤波器，得到的校正结果就被认为是目标在当前帧的真实状态。 有何问题？ 上面是大部分的做法，包
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2023-08-03 12:36:38
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回声消除的基本原理就是基于自适应滤波器来消除回声，而目前流行的方法基本上都是基于NLMS自适应滤波器算法优化而来，有收敛速度慢、回声消除能力不强、无法快速跟踪回声路径变化等问题。而基于卡尔曼滤波的回声消除，在各方面则要比NLMS算法强得多，能够极大提升回声消除的效果。因此这篇文章简单介绍下怎样使用卡尔曼滤波来进行回声消除。lms filter回声消除的原理就是通过远端参考信号与进行卷积得到估计的回
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2023-10-29 23:04:51
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先列出KalMan的5个基本方程公式1: 得到过度时刻 (k|k-1) 的估计值公式2: 得到过度时刻的协方差, Q为噪声偏差值,由用户定义公式3: 估计本时刻的最优值,其中H为测量值对真实值的增益,比如假定真实值为100, 测量值为90,则测量值对真实值的增益为0.9公式4: 计算本时刻的卡尔曼增益H'是H的转置矩阵,R为估计值的偏差值公式5: 更新协方差那么做卡尔曼滤波是需要初始化
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2024-03-08 18:10:41
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接触3D tracking一周多，学习一下kalman filters。借鉴优质博客，自己记录下来，便于总结和巩固。 ref:https://www.zhihu.com/people/huang-piao-72/posts?page=1 卡尔曼滤波器是多目标跟踪任务中的一个经典的运动模型。 1 背景
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2021-05-24 15:58:24
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# Python Kalman 平滑实现指南
在数据科学和信号处理中，Kalman滤波器是一个非常实用的工具，尤其适合从嘈杂数据中提取有用的信息。这篇文章将引导你一步一步地实现“Python Kalman 平滑”。我们会详细讨论每一个步骤，并提供必要的代码示例。
## 计划与流程
### 流程步骤表
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 03:50:01
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# Kalman平滑算法在Java中的应用
Kalman平滑算法是用于估计动态系统状态的一种高效算法，广泛应用于信号处理、控制系统以及机器人技术等领域。该算法主要通过对系统的时间序列进行递归估计，使得对当前状态的理解更加准确。本文将详细介绍Kalman平滑算法，并通过Java代码示例来演示如何实现该算法。
## Kalman滤波的基本概念
Kalman滤波的基本思想是使用状态空间模型（Sta
# Kalman 滤波与 Python 实现
## 一、什么是 Kalman 滤波？
Kalman 滤波是一种用于估计线性系统状态的递归算法，尤其在 noisy 环境中非常有效。它的应用领域广泛，包括航天控制、机器人导航、金融市场分析等。Kalman 滤波器通过结合传感器测量值和系统动态模型推测出状态，并能持续更新这个状态。
## 二、Kalman 滤波器的基本原理
Kalman 滤波器的
%new strapdown program 08_9_26%%%% simulate the quite state, change the error source to observe the%%%% influence;cle
原创
2022-10-10 16:08:24
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在本文中，我们将深入探讨“Java Kalman 滤波”的实现与应用。这是一种在动态系统中使用的算法，主要用于数据的平滑和噪声的消减，尤其在信号处理和估计问题上表现出色。以下是我们的章节安排，涉及背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
## 背景描述
Kalman 滤波器最初由鲁道夫·卡尔曼（Rudolf Kalman）于1960年提出。随着控制系统及其应用的发展，Kal
一、公式1、卡尔曼滤波 A：状态向量 F：状态转移矩阵 P：状态协方差矩阵 Q：过
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2023-12-04 16:57:21
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卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。实际上，KF就是一种状态观测器，但它是为随机系统设计的。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 &nb
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2024-05-13 12:55:22
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Kalman滤波器是多目标跟踪任务中一个经典的运动模型，本次主要以经典应用为主。其中应用算法主要介绍Sort和Deepsort算法。 Sort系列算法的原理不复杂，但是为近些年多目标跟踪的发展提供了很多的实验性baseline帮助，也帮助很多新人入门了。首先我们先谈谈Sort算法，这个算法实际上就是
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2021-05-24 15:45:23
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# Kalman 滤波算法简介及Java实现
## 引言
Kalman 滤波算法是一种用于估计系统状态的算法，它通常用于信号处理和控制系统中，能够通过融合多个传感器的数据来提高系统的估计精度。本文将介绍Kalman 滤波算法的基本原理，并给出一个Java实现的示例代码。
## Kalman 滤波算法原理
Kalman 滤波算法基于状态空间模型，通过观测数据和系统模型来估计系统的状态。它假设
原创
2023-09-23 13:00:21
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# Kalman滤波算法在Java中的实现
Kalman滤波是一种递归算法，用于从一系列测量中估计系统的状态。在许多应用中，比如导航、经济学和控制工程等，Kalman滤波非常有用。接下来，我们将逐步学习如何在Java中实现Kalman滤波算法。本文主要涵盖以下内容：
## 1. Kalman滤波算法实现流程
我们将通过以下步骤来实现Kalman滤波算法：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-13 04:09:16
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