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Nonlinear Filtering Toolbox
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MATLAB 滤波器最新版的非线性滤波工具箱
包含源码和使用例子-Filter the latest version of MATLAB Toolbox for Nonlinear Filtering contains examples of source and use of
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非线性滤波UKF的一些常见函数及实现方法等等。方便学习和使用-Some common function and realization method of the nonlinear filtering UKF
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Matlab交互式多模型UKF和EKF滤波程序（附说明文档）
-Matlab interacting multiple model UKF and EKF filtering procedures (with documentation)
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粒子滤波算法:Sigma-Point Particle Filter 算法（SPPF）用于非线性滤波估计问题，例如：导航，定位，跟踪等等应用-Particle filter algorithm: Sigma-Point Particle Filter algorithm (SPPF) estimation problem for nonlinear filtering, such as: navigation, positioning, tracking, and so on,for appli
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粒子滤波在目标定位与跟踪中的应用，适合于非线性滤波算法研究。-Particle Filtering in target location and tracking application, suitable for nonlinear filtering algorithm.
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非线性滤波算法中的粒子滤波，用于目标定位与跟踪。-Nonlinear filtering algorithm in the particle filter for target tracking.
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非线性滤波算法工具箱，包括EKF、UKF、PF、PMF和ITKF等估计算法。-Nonlinear filtering algorithm toolbox, including the EKF, UKF, PF, PMF and ITKF such estimation.
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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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对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较，给出了每种方法的计算复杂度．通过一个非线性非高斯模型进行了仿真，验证了这些算法的性能。-Present the main algorithms of the nonlinear filtering extended Kalman filter, Unscented Kalman filter, particle filter, particle filt
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扩展卡尔曼滤波算法是目前最常用的非线性滤波算法之一，其核心思想就是将非线性模型线性化后，然后采用标准的卡尔曼滤波算法进行迭代滤波，这是一种最基本的解决非线性滤波问题的方法，目前在目标跟踪领域得到了广泛的运用。-Extended Kalman filter is the most commonly used one of nonlinear filtering algorithm, the core idea is that the nonlinear model is linearized, a
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无迹卡尔曼滤波UKF是重要的非线性滤波方法。它采用UT变换的方法，不再近似系统的非线性方程，它仍然用高斯随机变量表示状态分布，不过是用特定选择的样本点加以描述，每个点叫一个高斯点，它从系统状态的概率密度函数中取出；然后，按系统的真实模型演化，得到非线性演化后的σ点，使得样本均值和样本方差是真实均值和真实方差的好的近似。
在这个程序中，实现了基于UKF的滤波方法，并且建立了两种仿真环境进行实验。-Unscented Kalman filter UKF is an important nonli
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This book presents a comprehensive and unifying introduction to kernel adaptive fi ltering. Adaptive signal processing theory has been built on three pillars: the linear model, the mean square cost, and the adaptive least - square learning algo
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这本书提供了坚实的介绍卡尔曼滤波的理论和实践方面的读者。它已经更新了卡尔曼滤波，包括适应非线性滤波，更可靠的平滑方法，并在导航应用程序开发的实施和应用的最新发展。所有的软件是在MATLAB中，提供给读者的机会，发现如何卡尔曼滤波行动，并考虑实际运算需要保持结果的准确性。-This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering.
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该文献是非线性滤波领域重量级人物sarrka最新研究成果，可以为非线性滤波研究提供新的方向-The literature is a heavyweight in the field of nonlinear filtering sarrka latest research results, research for non-linear filtering new direction
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给出了一种新的自适应非线性滤波历程，该方法计算量小而且使用方便-Presents a new adaptive nonlinear filtering process, the method is small and easy to use
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This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering. It has been updated with the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering, including adaptations for n
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非线性空间滤波—自适应滤波器，可自动调节窗口大小-Nonlinear filtering- adaptive filter
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非线性滤波，自适应滤波器的一种改进算法，可根据噪声浓度调整滤波窗口大小-Nonlinear filtering, an improved algorithm of adaptive filter which can be adjusted according to the noise density filter window size
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Kernel自适应滤波器算法是基于Kernels的在线自适应回归算法。非常适合非线性滤波，跟踪和回归。该工具箱包括算法，演示和性能比较工具(Kernel adaptive filtering algorithms are online and adaptive regression algorithms based on kernels. They are suitable for nonlinear filtering, prediction, tracking and nonlinear r
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