不确定系统状态估计中的改良粒子滤波算法

想要学习粒子滤波的可以下载此程序看看,通俗易懂。

计算机视觉和图像处理中的经典粒子滤波算饭介绍~比较适合初学者

工程环境：opencv2.3.1+vs2010 　　程序功能：驱动摄像头，待程序运行后用鼠标单击拖动选定需要跟踪的目标，然后程序会自动跟踪该目标。

粒子滤波(PF)是一种基于蒙特卡罗模拟和递推贝叶斯估计的滤波方法。作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法，在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势，在目标跟踪领域得到了广泛的

图像序列目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心课题之一,该理论融合了图 像处理、模式识别、人工智能、自动控制等相关领域的理论与技术。本课题所研 究的目标跟踪算法基于经典的粒子滤波理论。粒子滤波通过非参数化

粒子滤波算法应用，毕业论文很好的参考资料哦

跟踪算法 粒子滤波 源头文献 文献阐述了跟踪算法的贝叶斯框架，基于MC的滤波算法，应该算是后续文献的一个基础性文献。

辅助粒子滤波算法及仿真

容积粒子滤波算法及其应用

利用状态依赖控制策略对切换信号进行设计, 使得一类参数不确定时滞非线性切换系统指数稳定且具有一定的H∞ 抗干扰性能. 利用Lyapunov-Krasovskii (LK) 函数方法, 以线性矩阵不等式