卡尔曼滤波器事例：预测鼠标轨迹

介绍了卡尔曼滤波器观测方程及其实现原理,包括状态方程和推导过程

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αβγ滤波器，αβ滤波器，卡尔曼滤波算法的仿真实例，依据《雷达数据处理及应用》第三版中的例子进行的仿真验证。

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本文以匀速直线运动为例，通过扩展卡尔曼滤波算法进行轨迹预测，并进行误差分析。同时，提供matlab仿真程序及源代码。读者可以参考此文实现自己的轨迹预测功能。

扩展卡尔曼滤波器 使用Gazabo,Rviz和ROS 设置环境: 对于此项目,使用了以下设置: Ubuntu 16.04 LTS操作系统 罗斯动力学 凉亭7.0.0 Rviz 1.12.17 安装步骤

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以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码

里面包括kalman的各种功能的matlab实现。例如：kalman滤波器代码，kalman一步预测代码，以及kalman平滑等几个源代码。希望对大家有用。