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用Matlab编写的求解高斯线型随机差分方程的离散扩展卡尔曼滤波程序。-Matlab prepared for the linear Gaussian stochastic differential equation expansion of discrete Kalman filter procedures.
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VC++ based Gaussian Noise Generator + Kalman Filter
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粒子滤波器是通过蒙特卡罗模拟来实现递归贝叶斯滤波，它不需要线性、高斯噪声的假设，适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，比卡尔曼滤波器的适用范围广。这里给出了几个粒子滤波的matlab编程实例。-Particle filters are using Monte Carlo simulations to achieve the recursive Bayesian filtering, it does not require linear, Gaussian noise assumptions
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OPENCV下的中值滤波，均值滤波，高斯滤波程序-OPENCV the median filter, mean filter, Gaussian filter procedure
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粒子滤波程序，仿真实现自由度机器人对目标的跟踪，使用kalman滤波估计总雅可比矩阵J，噪声为非高斯噪声-Particle filter procedure, simulation robot tracking of targets, the use of kalman filter estimated total Jacobian matrix J, the noise of non-Gaussian noise
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The Kalman filter is an efficient recursive filter that estimates the state of a linear dynamic system from a series of noisy measurements. It is used in a wide range of engineering applications from radar to computer vision, and is an important topi
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关于kalman滤波的一个比较有代表性的例子，程序中把没有加高斯噪声和加过高斯噪声后进行滤波后的图形用不同颜色的曲线画在了一个图上，便于比较和理解-Kalman filter on a more representative example of the program to add Gaussian noise and processing not been filtered Gaussian noise after the graphic curves of different colors
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kalman滤波器收到好的结果基于c++和opencv-Tracking of rotating point.
Rotation speed is constant.
Both state and measurements vectors are 1D (a point angle),
Measurement is the real point angle+ gaussian noise.
The real and the estimated points
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本文对于非线性非高斯问题，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法。该方法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波器方法中，有效地重复利用新的测量信息，还利用Levenberg-Marquardt 方法调整预测协方差阵以保证算法具有全局收敛性。实验结果表明，所提方法具有更高的估计精度，是一种效率较高、性能较好的跟踪方法。-This non-Gaussian for nonlinear problems, an improved extended Kalman filter (NIEKF) th
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本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。
http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
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带高斯白噪声的Kalman滤波Matlab代码，每一步都有详细的注释，和kalman滤波的五个公式对应。并有高斯白噪声的产生函数，function G = CreateGauss(E,D,M,N) 产生均值为E,方差为D,MxN的高斯白噪声矩阵-The Matlab code of Kalman filter with Gaussian white noise.
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上传一个word档的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法，大家学习粒子滤波有益，为了使联邦滤波器够有效处理非高斯、非线性系统的状态估计问题，提出将扩展卡尔曼粒子滤波引入联邦滤波结构中，得到一种新的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法.使用扩展卡尔曼粒子滤波对联邦滤波子系统的多源数据进行处理，从而摆脱了经典卡尔曼滤波的限制，拓宽了联邦滤波器的实际应用范围.将联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法应用于非线性滤波器的一个标准验证模型进行了仿真实验，结果表明该算法是有效性的.-Abstract: A new particle
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kalman 卡尔曼滤波C代码 用于滤除高斯白噪声的滤波 测试真是可用。-The kalman Kalman filter C code for filtered white Gaussian noise filtering test is really available.
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卡尔曼滤波器在目标追踪上的应用，目标真实运动为匀速直线运动，系统噪声为高斯白噪声。-Kalman filter for target tracking application on the target real motion is uniform motion, the system noise is Gaussian white noise.
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扩展卡尔曼滤波，适用于弱非线性高斯滤波.较为简单-Extended Kalman filter, suitable for weakly nonlinear Gaussian filter
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粒子滤波算法，通过此程序，可以成功的仿真出粒子滤波。在滤波过程中粒子滤波可以处理任意形式的概率，而不像Kalman滤波只能处理高斯分布的概率问题。他的一大优势也在于此。 -Particle filter, through this program, you can emulate the success of the particle filter. In the process of filtering particle filter can handle any form of probab
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用kalman滤波实现对加高斯噪声模糊图像的复原。采用逐行扫描的方法。-Plus Gaussian noise to achieve recovery of blurred images with kalman filtering. Using progressive scanning method.
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粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重的随机样本来得到目标的近似的运动状态，因此对于非高斯和非线性
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Overview
The Simulink model shows an example how the Kalman Filter can be
implemented in Simulink. The model itself is configured with a Gaussian
process connected with a Kalman Filter. To directly use this model, one
only needs to provi
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针对线性高斯系统，采用共轭分布实现量测噪声未知情况下的状态估计和噪声方差辨识。(For linear Gaussian system, a conjugate distribution is adopted to estimate system state and identificate measurement noise variance.)
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