粒子滤波、卡曼滤波编程

卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过

卡尔曼滤波.docx

//在程序中利用Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt计算出陀螺仪积分出的角度,其中Q_bias是陀螺仪偏差。 //此时利用陀螺仪积分求出的Angle相当于系统的估计值,得到系统的观测

非常实用的EKF滤波跟踪的MATLAB仿真实现，含有数据及相关代码

国外很好的讲卡尔曼滤波书籍，从贝叶斯理论出发，深入讲解了理论基础，并且结合组合导航和卫星导航的应用进行阐述。

比较新颖的粒子滤波算法，发表在《物理学报》上

OPENCV,自己测试好用,C++,XCODE写的

需要手动选择开始跟踪的物体,使用粒子滤波的方法对选择的物体进行跟踪,使用色彩空间作为跟踪的特征

标准粒子滤波实例

它是对采用粒子滤波跟踪的文献梳理,既有对理论背景、框架的介绍,也有对相关文献的综述,适合于入门者仔细阅读。