学习参考：卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现Opencv实现Kalman滤波器opencv中的KF源码分析Opencv-kalman-filter-mouse-tracking理解： 假设：一个小车距离左侧某一物体k时刻的真实位置状态 ,而位置状态观测值为 ,则小车的线性动态系统可表示为： 位置状态的系统预测值： 位置状态的观测值
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2023-08-28 16:25:46
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1 clear all;
2 close all;
3 clc;
4 n=40;
5
6 point=load('point.mat');
7 current_point=point.point;
8
9 plot(current_point(:,1),current_point(:,2),'r');
10
11 %系统方程：x(k+1)=fi*x(k)+gm*w(k)
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2020-09-10 15:28:00
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matlab 卡尔曼滤波
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2021-06-13 21:49:00
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本节我们介绍机器人定位中技术中的卡尔曼滤波(Kalman Filter)，卡尔曼滤波作为连续状态空间问题的一种解决方案，已经成功运用在火星登陆和自动导弹制导等领域。本质上卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一置信度为正态分布的贝叶斯(Bayes Filter)滤波器，它的置信度可以表示为一个均值向量和协方差矩阵的形式，均值向量表示可能的状态，协方差矩阵表示该状态的不确定度。前提
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2024-04-08 11:43:51
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前言 看过很多关于卡尔曼滤波的资料，发现很多资料写的都很晦涩，初学者很难看懂。在网上找了很多资料之后，发现了这篇博文讲的非常清晰易懂，特此翻译记录，以备后用。另外，本人也检索到有篇作者做了同样的工作，但这个工作中公式摆放比较杂乱，部分翻译不确切，本文也参考了其中的部分翻译。为保证翻译的原滋原味，以下均用第一人称表述。背景 我不得不说一说卡尔曼滤波，因为它能做到的事情简直令人惊叹！ 很可惜的是
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2024-05-20 22:46:33
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卡尔曼滤波实现简单，滤波效果好 ，下面分享一个基于卡尔曼滤波的matlab算法，数据全部为一维状态，本人弥补的详细备注，供爱好者研究学习。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%功能说明：Kalman滤波用在一维温度数据测量系统中function main%%%%%%N = 120;
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2024-05-21 11:38:13
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通俗解释简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如人脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。...
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2021-08-10 10:30:17
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通俗解释简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如人脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
卡尔
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2022-03-24 13:40:34
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1、matlab编程进行卡尔曼滤波的简单例子clear
N=50;
x(1)=0; %理论速度初值v(1)=0
ut=-270; %加速度值
F=1; %状态转移矩阵
B=0.01; %控制矩阵 步长值
H=1; %观测矩阵
v=randn(1,N)*5; %观测噪声 均值=0，方差=5
R=[5];%观测噪声协方差矩阵
w=randn(1,N)*1;%预测噪声，均值为0，方差=1
Q=[1
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2024-06-01 20:56:28
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通俗解释简单来说，卡尔曼滤波器是一个“opt...
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2019-07-14 20:12:00
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[Matlab]卡尔曼滤波器设计1、卡尔曼滤波器 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。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。 卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑便使用了这种滤波器。关于这种滤波
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2024-07-31 12:28:57
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MATLAB仿真一、卡尔曼滤波的实际应用二、流程图三、执行过程四、程序代码五、仿真结果参考文献 一、卡尔曼滤波的实际应用 在这里依旧以前面提到的测量硬币为例进行MATLAB仿真。现有一枚硬币为了这枚硬币的直径，我们进行了多次测量，但是所使用的的尺子存在一定误差，人进行测量的过程中存在测量误差，而且由常识可以估算硬币的直径得到估计值。所以测量所得到的值与估计值哪一个更接近真实值呢？ 已知：硬币直
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2023-09-22 11:43:02
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卡尔曼滤波在控制中是一种常用的且非常有效的算法，前段时间在学习使用之后加深了对其的认识，滤波后的数据着实令我大吃一惊，今天我用MATLAB进行了一个简单的仿真，分享给大家一起来学习。在这节教程中还包含了一些文件数据的读写操作，可以一并学习。首先我们新建一个表格，在表格中定义实际值和测量值。 这里我做了50次的数据，其中DATE为真实值，Z为测量值，H
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2024-01-30 08:01:25
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参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》这本书对kalman算法的解析很清晰，MATLAB程序很全，适合初学者（如有侵权，请联系删除(qq:1491967912)）本文内容从两个方面来学习EKF在目标跟踪中的应用。 1、数学建模 2、基于观测距离的EKF目标跟踪算法1、数学建模。 以匀速直线运动系统为例，介绍目标跟踪的状态方程和观测方程的建立过程，也即数学建模过
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2024-04-17 19:50:21
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卡尔曼滤波是一个很常用的滤波算法，与维纳滤波相比有很多长处。这里我们把Kalman Filter简称为KF。KF的基本思想是：采用信号、噪声、状态空间模型，利用前一时刻的状态最优估计值及其误差方差估计和现时刻的量测值来更新对状态变量的估计，求出现在时刻的最优估计值。说白点就是对现在时刻的估计（可能是同时估计好几个变量）是取决于前一时刻估计误差和现在时刻的某个观测值。通过不断的预测和实测来修正自己的
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2023-12-12 21:51:10
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?1 概述卡尔曼滤波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;卡尔曼滤波器主要根据被提取信号的测量值和预测值，通过迭代算法获得被测信号的估计值。由于迭代过程中消减了系统的量测噪声和过程噪声，因此卡尔曼滤波器可以对被测信号的精确估计，适用于解决随机信号与噪声的多维非平稳、时变、功率谱不稳定等问题[ 2]。卡尔曼滤波器包括"“预测"与"校正"两个过
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2023-11-15 22:14:14
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上次分享了一个扩展卡尔曼滤波估计SOC的代码，得到了很多小伙伴的支持，今天再分享一个很好用的扩展卡尔曼滤波估计SOC的程序。使用MATLAB语言完成程序的编写。下面开始代码的详细分析：1.采样时间、总步长、状态向量、参数P、Q、R的确定。状态向量设置为一个3行N列的零矩阵。协方差矩阵P设置为一个单位矩阵，Q=0.1;R=0.1;这个值的设置不是
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2024-01-02 13:46:15
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1.卡尔曼滤波方程2.简单示例程序%% 参数设置
N = 200; % 设置数据长度为N
t = (1:N); % 生成时间轴
a = 1; % 状态转移方程
b = 0; % 控制输入
c = 1; % c: 观测方程
x = 5; % 设置初值 初始的均值和方差
sigma2 = 10;
V = 50; % 设置生成的信号的
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2023-10-10 07:02:36
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function data_out2 = func_kalman(data);T = 0.7;LL = length(data);data_out = zeros(2,LL); %产生2*LL的全零矩阵Y0 = [0;1];data_out(:,1) = Y0; %Y的第一...
原创
2022-10-10 15:50:22
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概述本文分享卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的matlab代码实现。正文卡尔曼滤波：%{
X(k) = F*X(k-1) + Q %预测方程
Y(k) = H*X(k) + R %观测方程
%}
%生成一段时间t
t=0.1:0.01:1;%从0.1s开始采样，每0.01s采样一次，到1s为止
L=length(t);%总共采了length(t)次，赋给L
%生成真实信号x，以及观测
