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《Optimal State Estimation - Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches》 一书的配套源码，包括了Kalman Filter、Hinf Filter、Particle Filter等的Matlab源码,《Optimal State Estimation- Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches》source code，including Matlab code of Kalm
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最优状态估计与系统辨识,讲述了如何进行参数辨识。-Optimal state estimation and system identification, described how the parameter identification.
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卡尔曼滤波器的算法C实现
最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来
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ACADO Toolkit is a software environment and algorithm collection written in C++ for au-tomatic control and dynamic optimization. It provides a general framework for using a great
variety of algorithms for direct optimal control, including model pre
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用于matlab的最优状态估计工具，用于状态估计和参数估计-optimal state estimation for matlab
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This file compares three different versions of the Kalman filter.
The Kalman filter is used for recursive parameter estimation.
The Kalman filter can handle noisy measurements.
The first implemented filter (fcn_KF) is the Kalman filter with
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The Kalman filter, also known as linear quadratic estimation (LQE), is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, containing noise (random variations) and other inaccuracies, and produces estimates of unknown variables that t
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卡尔曼滤波器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。其中 x 轴为位置，y轴为速度。
在代码中，我们设定x的变化是 1:2:200，
则速度就是2，可以由图看到，值经过几次迭代，
速度就基本上在 2 附近摆动，摆动的原因是我们加入了噪声。-Kalman filter is a linear system of equations of state, observation data input and output through the
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Kalman 滤波和平滑工具箱，包括了
Kalman 滤波和平滑
EKF 和 平滑
CKF 和平滑
UKF 和平滑
GHQF 和平滑
IMM 滤波和平滑-EKF/UKF is an optimal filtering toolbox for Matlab. Optimal filtering is a frequently used term for a process, in which the state of a dynamic system is estimate
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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。(Calman filtering, a linear system of state equations, through the system input and output observations, the system state of the optimal estimation
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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) a system of linear equation of state, through the system input and output data, the optimal estimation of the s
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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.
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ACADO工具包是一个软件环境和算法集自动控制和动态优化。它为直接优化控制提供了多种算法，包括模型预测控制、状态参数估计和鲁棒优化。(ACADO Toolkit is a software environment and algorithm collection for automatic control and dynamic optimization. It provides a general framework for using a great variety of algorithm
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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。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。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使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
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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 (KF) is an algorithm for optimal estimation of system state by using linear system state equation and input and output observation
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