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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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对卡尔曼滤波原理进行了仿真！ 可用于雷达脉冲受随机噪声干扰后的原始数据最优估计。-The principle of the Kalman filter simulation! Can be used for radar pulse by the random noise of the original data after the optimal estimation.
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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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模型利用协商历史中隐含的信息自动对数据进行标注以形成训练样本，用最小二乘支持向量回
归机学习此样本得到对手效用函数的估计，然后结合自己和对手的效用函数构成一个约束优化问题，用遗传算法求
解此优化问题，得到的最优解就是己方的反建议．实验结果表明，在信息保密和没有先验知识的条件下，此模型仍然
表现出较高的效率和效用-The proposed model labels the negotiation history data automatically by making full use
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本文来自卡尔曼发表的一篇论文，分析维纳滤波不足的基础上，发表的最优估计算法-This article from the Kalman published a paper, analysis based on the lack of Wiener filtering, published in the optimal estimation algorithm
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In this paper, we investigate the timing and carrier
frequency offset (CFO) synchronization problem in decode and
forward cooperative systems operating over frequency selective
channels. A training sequence which consists of one orthogonal
fr
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In this paper, we investigate the timing and carrier
frequency offset (CFO) synchronization problem in decode and
forward cooperative systems operating over frequency selective
channels. A training sequence which consists of one orthogonal
fr
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研究了一类离散不确定系统中存在等式约束时的最优滤波问题，在均方误差最小的意义下利用卡尔曼滤波给出了最优解。与传统的不确定滤波结果相比，从理论证明了利用更多信息的约束滤波的估计误差协方差的迹更小。-A class of discrete uncertain systems exist in the optimal filter when the equality constraint problem, the minimum mean square error in the sense of Ka
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基于lms算法的干扰自适应抵消LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法，令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。-Lms algorithm based on adaptive interference cancellation algorithm is the LMS steepest descent method based on statistical estimation of the least mean sq
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经典最优统计的书，涉及到很多图像处理的方法，可以一读-09 CVPR article on the code to the fog, the classic image processing methods, you can change image to see different results.
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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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这个是关于车辆GPS与DR组合导航滤波算法的Matlab源代码，对于最优估计和组合导航有较好参考价值-This is about the vehicle GPS and DR integrated navigation filtering algorithm Matlab source code for optimal estimation and navigation have better reference value
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optimal estimation by Emanuel Todorov
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使用SRUKF（平方呢无迹卡尔曼滤波算法）进行双星编队的轨道状态的估计，并且分析了不同编队构形的可观测性-square-root unscented kalman filter was designed to accomplish the optimal estimation of double satellite.
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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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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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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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