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本程序用matlab生成白噪声，并且基于一个离散线性随机系统的模型生成了y(k)和x(k)，绘制出了x(k|k-1)和x(k)的对比曲线，求出了提前一步预报的误差协方差阵的稳定值-the procedures used Matlab generate white noise, and on a discrete linear stochastic systems model generated y (k) and x (k), mapping out the x (k | k-1) and x
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runs Kalman-Bucy filter over observations matrix Z
for 1-step prediction onto matrix X (X can = Z)
with model order p
V = initial covariance of observation sequence noise
returns model parameter estimation sequence A,
sequence of predicted
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集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF 中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。-Ensemble Kalman Filter (EnKF) data assimilation methods can be avoided in the EKF covariance forecasting the evolution equation arising in the course
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一种Kalman滤波系统误差及其协方差矩阵的半参数估计方法的研究文章-A Kalman filter system error covariance matrix and the semi-parametric estimation methods of research papers
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这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。
自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
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这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
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目标运动和卡尔曼跟踪的仿真程序，给出了系统状态转移矩阵和测量过程，以及协方差和增益。通过绘图得出仿真轨迹和真实轨迹的平均误差。有助于研究目标航迹跟踪-Target motion and Kalman tracking simulation program, the system state transition matrix and measurement process, as well as the covariance and gain. Obtained by drawing the a
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采用遗传算法对 EKF 中的系统噪声矩阵和测量矩阵的协方差进行在线优化，以实现在模型误差最小时对 SOC 进行在线估计(Genetic algorithm is used to optimize the covariance of system noise matrix and measurement matrix in EKF on-line, so as to realize the on-line estimation of SOC at the minimum model error)
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