说明：程序实现单目标在空间中的真实飞行轨迹与使用小波后对目标的估计轨迹，利用小波重构与卡拉曼滤波技术。

说明：C++笔试试试题集及分析。 包含西门子，IBM,华为等各知名企业的C语言笔试试题。

说明：卡尔曼滤波器在目标追踪方面的实现，有防震要求，和仿真过程叙述

说明：卡尔曼滤波算法源程序，适合初学者分析学习。

说明：这个是卡尔曼滤波器的源码，主要用于视频序列的预测跟踪。

说明：卡尔曼滤波相信大家都很熟悉了，这是我编写的老师的作业

说明：Kalman滤波在目标跟踪中的应用 自适应 内有多媒体演示

说明：卡尔曼滤波的matlab程序 可以给一些人帮助

说明：利用Kalman Filter进行机动目标跟踪的例子,附有详细的说明文档

说明：matlab，非线性卡尔曼滤波（ukf unscented kalman filtering），

说明：本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。 它以一种改进的自适应 混合高斯模型为背景更新方法，用连通区检测算法分割出前景目标，以 Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况.

说明：kalman是视频跟踪的几本算法，本算法就是一个kalman的很好的应用例子！

说明：VD-KALMAN滤波，可以参考文献李勇的MATLAB一书

说明：三维目标跟踪，采用扩展KALMAN滤波~效果还算不错。

说明：Kalman filter toolbox written by Kevin Murphy, 1998. See http://www.ai.mit.edu/~murphyk/Software/kalman.html for details. Installation ------------ 1. Install KPMtools from http://www.ai.mit.edu/~murphyk/Software/KPMtools.html 3. Assuming you installed all these files in your matlab directory, In Matlab type addpath matlab/KPMtools addpath matlab/Kalman Demos ----- See tracking_demo.m for a demo of 2D tracking. See learning_demo.m for a demo of parameter estimation using EM. 较早版本的kalman滤波matlab源码，适合研读。

说明：GPS and Web Service using C++ ATLWTL 源代码

说明：卡尔曼滤波器 2.2 由因果IIR维纳滤波器看卡尔曼滤波器 2.3 从bayes滤波角度看卡尔曼滤波器 2.4 卡尔曼滤波器的扩展

说明：卡尔曼滤波源代码 Some brief notes ---------------- kfdemo.m is a Matlab script file to run a demonstration of the Bayesian Kalman filter. It loads file kfdemo.mat (saved as version 4 so that it will read in either v4 or v5 Matlab). The other files are called by kf.m (the Kalman filter) or included as they may be useful. Normalis.m normalises data to zero-mean, unit variance along components. I always do this before any further analysis. Steve Roberts 7-2-98

说明：卡尔曼滤波在图像跟踪中的应用，实现图像的动态跟踪

说明：基于卡尔曼滤波的道路目标检测与跟踪研究.

说明：kalman滤波，李国强，用于模态识别，先生称响应在用相应识别系统参数

说明：c语言编写的卡尔曼滤波器(kalman)算法，可用于对信号进行滤波处理[C]

说明：本程序设计了DR定位导航，并采用Kalman滤波进行精度优化。仿真结果理想。

说明：Use Kalman Filter 机器人跟踪

说明：kalman的经典介绍文章，附带文章中实际例子的原程序．

说明：kalman滤波的MATLAB程序,递归算法的实现.详细请看介绍.

说明：EKF-SLAM Simulator This version of the simulator uses global variables for all large objects, such as the state covariance matrix. While bad programming practice, it is a necessary evil for MatLab efficiency, as MatLab has no facility to avoid gratuitous memory allocation and copying when passing (and modifying) variables between functions. With this concession, effort has been made to keep the code as clean and modular as possible.

说明：Sensorless Control with Kalman Filter on TMS320 Fixed-Point DSP

说明：matlab 实现　kalman filter

说明：用visual c++写成的kalman滤波器的源代码，运行后能显示其性能