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particlefilter
- 非常不错的非线性非高斯环境下的粒子滤波程序-very good nonlinear non-Gaussian environment under the particle filter process
MultilayerPerception
- 非常不错的非线性非高斯环境下的粒子滤波程序进化算法-very good non-linear environment Gaussian filter particles procedures evolutionary algorithm
高斯粒子滤波算法
- 本程序实现了基于matlab的高斯粒子滤波方法，附有大量例子，可供直接使用。
LPFleida
- Pf粒子滤波实现的目标跟踪程序，可实现针对非高斯噪声情况下的跟踪-Pf particle filter to achieve tracking procedures, can be non-Gaussian noise for tracking cases
496876399457457454534
- 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛有原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。 -Particle filter technology in the non-linear, non-Gaussian system demon
GaussHermite
- 高斯hermit粒子滤波器，及其测试程序。可以用于目标跟踪。-Gaussian hermit particle filter, and testing procedures. Can be used for target tracking.
particlefilter
- 用粒子滤波产生各种分布的随机数，包括指数分布、高斯分布、二项分布，用MATLAB实现的-Particle filter with a variety of random number generation, including the exponential distribution, Gaussian distribution, binomial distribution, with a MATLAB implementation
upf_demos
- 粒子滤波改进算法仿真比较，我觉得很好用，大家快下载，贝叶斯滤波适合非线性和非高斯环境，这种非线性统计理论很先进-Improved particle filtering algorithm for simulation and comparison, I feel useful, we quickly download, Bayesian filtering for nonlinear and non-Gaussian environment, which is very advanced sta
particle-filter
- 粒子滤波算法；粒子滤波算法源于Montecarlo的思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。因此在滤波过程中，需要用到概率如P(x)的地方，一概对变量x采样，以大量采样的分布近似来表示P(x)。因此，采用此一思想，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。-these codes are particle filter resources codes which solve non-linear estimation
particle-filting
- 粒子滤波算法摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件 并在一定程度上解决了粒子数样本匮乏问题 因此近年来该算法在许多领域得到成功应用$目前已有许多会议和讨论组都将粒子滤波作为专题进行深入讨论和学术交流-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelcg g&jgcd:"g g= #diqqjdghj&ec:9: u&cfCelcmcgc:jvjwcdq h9d:e
particlefilterprogram
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述’首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题C阐述粒子滤波的原理D然后在分析采样=重要性=重采样算法基础上C讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段D最后从概率密度函数的角度出发C将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较C阐明了粒子滤波的适应性C给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用C并展望了其未来发展方向-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelc
GaussianParticleFilter
- 利用高斯算法的粒子滤波器，可以应用于机器人自主定位等应用-Gaussian particle filter algorithm can be used in applications such as robot self-localization
GPFzwrbpf
- 基于高斯模型的粒子滤波,很好用,对初学者是很好的选择-for gauss particle filter，very important
modulePparticlePfilter
- 这是用于目标跟踪的粒子滤波代码， 用matlab编写的，很有借鉴性，一维情况下， 非高斯非线性，其中将扩展卡尔曼滤波与粒子滤波进行比较，更好的说明了粒子滤波的优越性-This is a particle filter for target tracking code using matlab, referential nature, one-dimensional case, the non-Gaussian non-linear, which will be extended Kalm
2010041245
- 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
PF
- 利用粒子滤波算法的对于非线性非高斯信号处理的优越性能，将之用于模态信号、振动信号去噪处理。-The particle filter algorithm for nonlinear non-Gaussian signal processing, superior performance, it is used for mode signal, vibration signal denoising.
Gaussian Particle Filter
- 高斯粒子滤波的基本实现，有举例，注释详细，便于学者学习
particle-filter-source-program
- 粒子滤波的matlab程序集锦，高斯粒子滤波，经典粒子滤波程序-Particle filter matlab program highlights, Gaussian particle filter, classical particle filter program
nef-1.4.0
- 非线性滤波框架（nef）,包括了 EKF,UKF,DDF1 DDF2,CDF,迭代滤波器,随机积分滤波器, 组合滤波器, 集合卡尔曼滤波, 高斯和滤波，粒子滤波，自回归最小二乘方法-nonlinear estimation framework (NEF) toolbox A. Implemeted local estimation techniques： a1. (extended) Kalman filter a2. Unscented Kalman filter a3.
PF_example
- 粒子滤波算法源于Montecarlo的思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。因此在滤波过程中，需要用到概率如P(x)的地方，一概对变量x采样，以大量采样的分布近似来表示P(x)。因此，采用此一思想，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。(A number of prognostics approaches have been proposed in the literature in support of P