卡尔曼滤波示例程序

扩展卡尔曼滤波程序示例(matlab)

matlab写的一个扩展卡尔曼滤波程序，状态方程为线性，观测方程非线性，最后输出图片以便观察是否收敛，分享给大家参考。还有一个C++版本的。

物体的运动轨迹预测扩展卡尔曼滤波算法实现

运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含扩展卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示

扩展卡尔曼滤波抛物线实例.doc

介绍了西工大严龚敏老师的EKF仿真实例。主要是涉及到一个例子，小球平抛，通过建立状态方程和量测方程，求解相应的雅各比矩阵，从而推导出扩展卡尔曼滤波的过程，希望能对学习EKF的同学有所帮助

EKF扩展卡尔曼滤波器代码实现

以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码

卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法，完整的matlab程序和仿真结果，程序简单，易懂。

自编matlab卡尔曼滤波器函数及实例

function [x_p,p_p,k,x,p] =kal_n(A,Q,z,h,R,x_,p_) clc % ch-1 problem-13 clear % m：观测次数 n：系统矩阵维度 A=[1 1;0 1]; %系统矩阵 n*n Q=0; %系统噪声 1*1 z=[ 97.9 94.4 92.7]; %观测值 1*m % z=[ 97.9 94.4 92.7 90.2 87.5 84.6 82.6 79.8 77.5]'; %观测值 1*m h=[0 1]; %观测系数 1*n R=0.1; %观测噪声 1*1 x_=[95 1]'; %观测初值 n*1 p_=[10 0; 0 1]; %观测方差初值 n*n [x_p,p_p,k,x,p] =kal_n(A,Q,z,h,R,x_,p_); 函数输出所有状态

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示

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卡尔曼滤波（我亲测可以用）

亲测卡尔曼滤波 void Angle Calcu void { aax GetData ACCEL XOUT H ; aax aax 16 384; if aax>1500 { aax 1998 aax 2; } else aax aax; gy GetData GYRO YOUT H ; gy gy 102; ggy gy; if ggy>30000 { ggy ggy 65536; } else ggy ggy 1 8; ggy ggy 16 4; kalmanCalculate x aax ggy 0 003 ; }">亲测卡尔曼滤波 void Angle Calcu void { aax GetData ACCEL XOUT H ; aax aax 16 384; if aax>1500 { aax 1998 aax 2; } else aax aax; gy GetData GYRO YOUT H ; gy gy 102; ggy gy; if ggy>30000 [更多]

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示，通过本文档的阅读可以更好的理解扩展卡尔曼滤波