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Introduction_of_Kalman_Filter_Chinese
- 1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器已成为推广研究和应用的主题，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器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。这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法，包括卡尔曼滤波器及其衍生：扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论，并给
KalmanAdptiveFilter
- 卡尔曼滤波器是用前一个估计值和最近一个观察数据估计信号的值，他是用状态方程和递推的方法进行估计，本例用来追踪一个5阶的FIR不确定的滤波器系数。-Kalman filter is to use the previous estimate and the most recent observation data to estimate the value of the signal, he is using the state equation and recursive estimation m
kfvsskf
- 用于估计谐振状态问题，比较Schmidt卡尔曼和标准卡尔曼滤波-Compares Schmidt-Kalman filter vs Kalman filter on problem of estimating the state of a damped harmonic resonator excited by white noise, and using measurements of resonator dispalcement corrupted by white noise
xindaoguji
- 利用卡尔曼滤波器进行信道估计 提示：信道估计的状态方程和测量方程可分别表示为 要求：给出信道均方误差随样本数增加的曲线，给出matlab程序及具体的估计过程。 -Use of Kalman filter channel estimation Tip: the state of the channel estimation and measurement equations could be specified as required: given the channe
KF
- 一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该方法适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，精度可以逼近最优估计.-an EKF positioning and tracking algorithm based on kinematic model. This method can apply to any state-space model which is the nonlinear system, and the accuracy can approach to best of al
EKF_2D
- 该程序是电力系统扩展卡尔曼滤波算法的程序，应用于电力系统动态状态估计-The program is extended Kalman filter algorithm power system procedures, applied to power system dynamic state estimation
卡尔曼滤波算法
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。
UPF
- 无迹卡尔曼粒子滤波，有效的估计状态,ZHENHAO YONG(An unscented Calman particle filter is used to estimate the state effectively)
EKF
- 卡尔曼滤波实验matlab程序。1用扩展卡尔曼滤波技术对上述系统的状态进行估计， 2.上机实现，给出目标位置与速度的真实轨迹和估计轨迹； 对滤波器的估计性能进行分析，(Calman filter experiment matlab program.1. the extended Calman filter is used to estimate the state of the system, and the experimental procedure and program desig
Calman filtering algorithm.zip
- matlab函数实现不敏卡尔曼滤波算法，用于状态估计(The matlab function implements the unscented Calman filtering algorithm for state estimation)
untitledkaerman - 副本
- 卡尔曼滤波用于状态估计和滤波处理有比较好的效果(Calman filtering is used for state estimation and filtering processin)
3.【卡尔曼滤波】kalman
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。(Kalman filtering (Kalman filtering) An algorithm that optimizes the state of the system by using the linear system state equation, through the syst
kalman+tracking
- 采用卡尔曼滤波完成对于目标状态的融合估计和跟踪，实现多传感器对移动目标的持续有效跟踪。(Calman filter is used to complete the fusion estimation and tracking of the target state, and the multi sensor continuous and effective tracking of moving target is realized.)
kalmanfilter
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）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(Calman filter (Kalman filtering), an algorithm for optimal estimation of system states using linear system state equations and input and output data of the system.
卡尔曼滤波估测电池SOC
- 利用卡尔曼滤波估计锂离子电池的SOC状态，可以达到良好的效果，误差很小。(Using Kalman filter to estimate SOC state of lithium-ion battery and it can achieve good results with little error.)
卡尔曼作业第三次-史子纬
- 这种理论是在时间域上来表述的，基本的概念是：在线性系统的状态空间表示基础上，从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态，是总结系统所有过去的输入和扰动对系统的作用的最小参数的集合，知道了系统的状态就能够与未来的输入与系统的扰动一起确定系统的整个行为。(This theory is expressed in the time domain. The basic concept is: on the basis of the state space representation o
卡尔曼滤波参数辨识kf13
- 卡尔曼滤波参数估计，基于无迹卡尔曼滤波算法，对状态变量进行参数估计(Calman filter parameter estimation is based on the unscented Calman filter algorithm for parameter estimation of state variables.)
卡尔曼滤波及扩展
- 描述一个卡尔曼滤波问题需要两个模型，一个是描述系统的状态方程，一个是观测方程，观测量通过观测方程与状态变量建立联系，由观测量估计状态值。与其他频域滤波器不同，卡尔曼滤波器不需要观测和估计的历史记录，可以直接在时域进行设计和使用，是一个时域滤波器，适用于处理实时数据。 对于一个运动模型，建立卡尔曼滤波模型，进行仿真，设已知初始时刻运动目标的真实位置和速度，并已知卡尔曼滤波使用的初始状态值，对该问题给出仿真；进一步分析该问题的稳态卡尔曼解，直接使用稳态卡尔曼滤波（滤波器）仿真该问题。
扩展卡尔曼滤波SOC算法Simulink模型
- 在simulink中采用扩展卡尔曼滤波估算电池soc(Estimating SOC of battery with extended Kalman filter in Simulink)
基于卡尔曼滤波的电池荷电状态估计
- 电池荷电状态检测算法的matlab仿真。(Matlab simulation of battery charging state detection algorithm.)