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KEFshili
- 基于singer模型的雷达信号跟踪ekf算法滤波示例，(EKF algorithm filtering example)
pixy摄像头stm32f103源码
- pixy摄像头与stm32f103源码，pixy摄像头是卡耐基梅隆大学推出的第五代视觉传感器。可以连接Arduino,树莓派以及Beagle Bone等多种控制系统，并且提供相应的库文件，方便应用和二次开发。 可以简单的通过按键设置需要跟踪的物体。 帧输出速率高达每秒50次。 可同时记录多达7种不同颜色和100多个目标。 图像通过USB可以实时传输。 通信方式包括USB, SPI, UART, I2C以及数字或者模拟信号等多种通信接口。
卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真 pdf1
- 卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线
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- 北斗GPS接收机，包含信号仿真，可以跟踪卫星，跟踪，捕获，C/A码仿真(BDS and GPS receiver)
自抗扰模型
- 韩京清老师所写的《自抗扰控制技术》中，介绍了跟踪微分器的设计过程，下面就把数学原理和代码来详细记录跟踪微分器的设计过程。 跟踪微分器的作用就是从被噪声污染的信号中合理的提取微分信号。
SSRLS
- 状态空间递归最小二乘（SSRLS）是确定性信号的线性估计的最优。 然而，SSRLS的性能取决于模型的不确定性，观测信号的时变性质或观测噪声的非平稳行为。 我们结合遗忘因子的随机梯度调整来开发具有自适应记忆的SSRLS。 这种新算法解决了标准SSRLS面临的局限性。 还导出了减轻计算负担的实际滤波器的近似值。 跟踪有噪声啁啾的示例表示并演示了新算法的整体能力和功能。 预计这种新滤波器能够跟踪和估计难以处理可用工具的时变信号(State Space Recursive Least Squares (
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- 基于PID控制的永磁同步直线电机速度控制系统，输出速度能够较好的跟踪输入信号，控制效果比较理想(The speed control system of permanent magnet synchronous linear motor based on PID control can track the input signal better, and the control effect is ideal.)
频谱分析仪Tcl源码V6
- 频谱分析仪是研究电信号频谱结构的仪器，用于信号失真度、调制度、谱纯度、频率稳定度和交调失真等信号参数的测量，可用以测量放大器和滤波器等电路系统的某些参数，是一种多用途的电子测量仪器。它又可称为频域示波器、跟踪示波器、分析示波器、谐波分析器、频率特性分析仪或傅里叶分析仪等。现代频谱分析仪能以模拟方式或数字方式显示分析结果，能分析1赫以下的甚低频到亚毫米波段的全部无线电频段的电信号。仪器内部若采用数字电路和微处理器，具有存储和运算功能；配置标准接口，就容易构成自动测试系统。
55953tbd算法动态规划实现
- 复杂环境中的微弱目标（如隐身飞机、被地/海/城市杂波淹没的目标等）探测 问题是现代雷达面临的严峻挑战。 与传统的先检测后跟踪（ DBT） 技术相比， 检 测前跟踪（TBD）技术是一种新兴的先进信号处理技术，它通过多帧回波数据积 累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能， 是国际雷达界研究 的前沿热点。 TBD 作为一项正在发展中的新技术，还需要解决一些新的技术问题， 例如， 多目标跟踪维数灾难、临近目标相互干扰等，以及处理难度增加和运算量 增大带来的新问题。(The de
Adafruit SIM808 Breakout
- SIM808是由SIMCOM推出的GSM+ GPS+蓝牙三合一组合模块。 SIM808模块结合了GPS技术，卫星导航完整的四频GSM/GPRS模块。紧凑的设计——集成GPRS和GPS的SMT封装将显著节省时间和为客户开发支持GPS的应用成本。它采用了行业标准接口和GPS功能，它允许变量的资产无缝地在任何地点和任何时间与信号覆盖跟踪。 SIM808模块的主要特性： 频段：GSM850，EGSM900，DCS1800， PCS1900，SIM808通过命令”AT+CBAND“可以自动获取
L1范数代码
- 动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确
带微分器的积分反演
- 在积分反演法的基础上增加了微分器，实现了对扫频信号的位置跟踪。(On the basis of integral inversion method, a differentiator is added to realize the position tracking of swept frequency signal.)