卡爾曼濾波的MATLAB程序

EKF算法是將非線性函數(shù)進行泰勒展開，然后省略高階項，保留展開項的一階項，以此來實現(xiàn)非線性函數(shù)線性化，最后通過卡爾曼濾波算法近似計算系統(tǒng)的狀態(tài)估計值和方差估計值。

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對應于子程序的輸入和輸出。 所以你要用這個程序的話，需要自己寫一個主程序，在主程序中定義子程序的輸入（即自變量），帶入到子程序中，然后子程序會輸出你所需要的結果，帶回到主程序中進行你想要的操作，比如畫圖等。

報錯位置在x(k)=F*x(k-1)+G*w(k-1)； 一句，報錯原因為加號左右的矩陣大小不一。樓主數(shù)據(jù)格式?jīng)]有弄對。x(k)應寫為x(：，k)，x(k-1)應該寫為x(：，k-1)。

不要貼圖，要復制代碼，可用以進行分析，找出問題所在并解決之。

本文為離散卡爾曼濾波算法的一 一個簡明教程，從算法思想、實現(xiàn)過程、理論推導和程序?qū)崿F(xiàn)四個方面闡述和分析了卡爾曼濾波算法。

要先將狀態(tài)方程線性化，變換為線性方程.然后才能用卡爾曼濾波。。

關于卡爾曼濾波的問題。研究卡爾曼濾波很久了,我想問下如果一個對于一...

知道系統(tǒng)的輸入和輸出就可以采用系統(tǒng)辨識的方法估計出這個系統(tǒng)。

卡爾曼濾波原理是指一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。

卡爾曼濾波器的缺點是：當運動目標長時間被遮擋時會存在目標跟蹤丟失的情況 。卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。

卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，后來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。 關于這種濾波器的論文由Swerling (1958)， Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發(fā)表。

在連續(xù)變化的系統(tǒng)中使用卡爾曼濾波是非常理想的，它具有占用內(nèi)存小的優(yōu)點（除了前一個狀態(tài)量外，不需要保留其它歷史數(shù)據(jù)），并且速度很快，很適合應用于實時問題和嵌入式系統(tǒng)。根據(jù)k-1時刻的系統(tǒng)狀態(tài)預測k時刻系統(tǒng)狀態(tài)。

你用的勻加速模型，首先模型對不對？估計量 本來就是濾波后的值，和真實值有差距很正常。再就是你的過程方差和測量方差的值可以進行調(diào)整，來調(diào)節(jié)你的估計值。

卡爾曼濾波理解與實現(xiàn)

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。

卡爾曼濾波原理是指一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。

為了可以更加容易的理解卡爾曼濾波器，這里會應用形象的描述方法來講解，而不是像大多數(shù)參考書那樣羅列一大堆的數(shù)學公式和數(shù)學符號。但是，他的5條公式是其核心內(nèi)容。

卡爾曼濾波對于持續(xù)變化的系統(tǒng)是理想的選擇。由于卡爾曼濾波除了記憶前一個狀態(tài)而不需要保留其他的歷史記憶信息，因此卡爾曼濾波具有輕量化的特點，運行速度非常快，非常適合處理實時的問題和嵌入式系統(tǒng)。

當前題目：java卡爾曼濾波代碼 卡爾曼濾波c程序
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