说明：对空间机动目标的跟踪程序，包括：卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，粒子滤波，无迹卡尔曼滤波这几个最常用的滤波方法。程序有汉语注释，运行无误，方便初步学习状态空间预测目标跟踪的学生学习。

算法 滤波 目标 空间 机动 集锦

说明：集合卡尔曼粒子滤波算法matlab代码，能处理非高斯、非线性、多维状态的情况

enPF enpf-a 集合卡尔曼 集合滤波 ENSEMBLE-KALMAn

说明：集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。

集合卡曼 matlab数据同化 EnKf-同化 ensemble EKF

说明：目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。 下文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 里面包括三个...

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说明：对室内的行人定位跟踪算法进行研究：包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法等。

定位跟踪 RSS室内定位 KNN，定位算法 RSS-定位 KNN-室内定位

说明：对室内的行人定位跟踪算法进行研究：包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法 等。

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说明：使用3种方法（卡尔曼，巴特沃斯，小波）处理肌电信号，得出了关于那一种动作的各快肌肉参与情况。

becomefbd 肌电信号 卡尔曼 巴特沃斯 小波 肌电 wavelet

说明：无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...

说明：处理非线性问题时，通常的处理方法是利用线性化技巧将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题，套用线性滤波理论得到求解原非线性滤波问题的次优滤波算法，其中最常用的线性化方法是泰勒级数展开，所得到的滤波方法是扩展卡尔曼滤波（EKF）

说明：FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,旋转机械二维全息谱计算的实用例程，阵列信号处理的高分辨率估计，采用的是脉冲对消法，本程序的性能已经超过其他算法。

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