语音合成与识别，适合非平稳信号,卡尔曼滤波用于语音增强算法，matlab,-speech synthesis and recognition, suitable for non-stationary signals, Kalman filtering algorithms for speech enhancement, Matlab,

随着这些年计算机硬件水平的发展, 计算速度的提高, 源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念, 用一系列离散的带权重随机样本近似相 应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似, 所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。

数据同化，集合卡尔曼滤波算法全部程序,包括主程序，计算增益矩阵K-Ensemble kalman filter for data assimilation