卡尔曼滤波是一种从间接和不确定的测量值估计系统状态的算法。卡尔曼滤波器广泛应用于导航和跟踪、控制系统、信号处理、计算机视觉和计量经济学等领域。
你可以用MATLAB®,仿万博1manbetx真软件®和控制系统工具箱™设计和模拟线性稳态和时变、扩展和无踪卡尔曼滤波或粒子滤波算法。下载这组示例和代码详细了解：
- 卡尔曼滤波:稳态、时变卡尔曼滤波器的设计与MATLAB仿真
- 时变卡尔曼滤波器的状态估计: Simulink导航跟踪系统的设计万博1manbetx
- 多速率传感器非线性系统的状态估计：位置和GPS的物体的速度估计和雷达传感器在不同的采样速率操作
- 利用无迹卡尔曼滤波和粒子滤波进行非线性状态估计：从噪声测量一个范德波振荡器的非线性状态估计
- 退化电池系统的非线性状态估计:基于事件的无气味卡尔曼滤波器设计，用于估计锂电池的非线性状态
- 机动目标跟踪:单运动和多运动模型跟踪滤波器设计
