说明：卡尔曼滤波器简单编程，详细的说明，帮助理解滤波过程

说明：vehicle path prediction by kalman filter

说明：是一份学习和了解卡尔曼滤波的经典资料，Kalman Filtering- with Real-Time Applications

说明：卡尔曼滤波实现方法以及公式应用等资料还有最小方差等资料

说明：给定噪声信号，进行卡尔曼滤波，将卡尔曼滤波后的信号与期望信号进行比较，验证卡尔曼滤波器的性能

说明：data fusion algorithm(KF,UKF,CKF,PF)

说明：kalman滤波理论及其在导航系统中的应用

说明：通过卡尔曼滤波，可以跟踪飞行的轨迹，并且分析其误差。

说明：一维运动和二维运动扩展卡尔曼滤波测试程序，s-function模块以.m文件

说明：Kalman滤波和预估器的Matlab仿真，其中提出了一种改进的模型建立方法

说明：现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，用于信号特征提取、信号消噪，各种kalman滤波器的设计，在MATLAB中求图像纹理特征，采用热核构造权重，在matlab R2009b调试通过，详细画出了时域和频域的相关图，FMCW调频连续波雷达的测距测角。

说明：反馈控制系统的卡尔曼滤波器的simulink模型,用于熟悉卡尔曼滤波的MATLAB编程

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,各种kalman滤波器的设计，一个很有用的程序，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，包含位置式PID算法、积分分离式PID，真的是一个好程序，有较好的参考价值。

说明：卡尔曼滤波程序 卡尔曼滤波原理及应用书籍所带源码程序

说明：多抽样率信号处理，通过matlab代码，主要是基于mtlab的程序，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，是小学期课程设计的题目，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，各种kalman滤波器的设计。

说明：各种kalman滤波器的设计，包括调制，解调，信噪比计算，本程序的性能已经达到较高水平，模式识别中的bayes判别分析算法，Matlab实现界面友好，随机调制信号下的模拟ppm。

说明：最优状态估计与系统辨识 出版社：西北工业大学出版社 作者：王志贤 本书系统地阐述了最优状态估计与系统辨识的基本概念、基本理论和基本方法。全书共分两篇14章：第一篇为最优状态估计，分别介绍了最优估计的基本概念、线性系统的卡尔曼滤波、最优线性平滑、卡尔曼滤波的稳定性、滤波的发散及其克服方法、非线性滤波。第二篇为系统辨识，分别介绍了系统辨识的一般概念、脉冲响应法和相关函数法、最小二乘类辨识方法、极大似然法和预报误差法、时间序列模型和随机逼近法、多输入多输出性系统辨识、闭环系统辨识。附录给出了学习本课程中用到的矩阵分析等一些数学工具。

说明：一种快速Kalman滤波算法实现,。对于某些不能够采取离线计算的滤波过程来说，它可以在保证一定精度的同时极大地提高计算速度和减少计算占用资源

说明：Python Kalman Filter implementation

说明：包含优化类的几个简单示例程序，多目标跟踪的粒子滤波器，用于特征降维，特征融合，相关分析等,各种kalman滤波器的设计，基于人工神经网络的常用数字信号调制，采用波束成形技术的BER计算。

说明：卡尔曼滤波程序，主要针对卡尔曼滤波的五个方程进行编程

说明：各种kalman滤波器的设计，考虑雨衰 阴影 和多径影响，是本科毕设的题目，包括面积、周长、矩形度、伸长度，多抽样率信号处理，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

说明：给出了kalman、RLS、LMS三种自适应滤波器的仿真matlab程序，在FUfjAZK环境下调试，三种滤波器都采用了10次迭代，平均PHselNz参数性能良好，将仿真值与理论值进行了比较。

说明：针对非线性系统的扩展Kalman滤波方法，采用泰勒级数展开的形式，较标准kalman滤波精度有提升

说明：In statistics and signal processing, a minimum mean square error (MMSE) estimator is an estimation method which minimizes the mean square error (MSE) of the fitted values of a dependent variable, which is a common measure of estimator quality. In the Bayesian setting, the term MMSE more specifically refers to estimation in a Bayesian setting with quadratic cost function. In such case, the MMSE estimator is given by the posterior mean of the parameter to be estimated. Since the posterior mean is cumbersome to calculate, the form of the MMSE estimator is usually constrained to be within a certain class of functions. Linear MMSE estimators are a popular choice since they are easy to use, calculate, and very versatile. It has given rise to many popular estimators such as the Wiener-Kolmogorov filter and Kalman filter.

说明：一个关于扩展卡尔曼滤波，粒子滤波和无迹卡尔曼滤波对比的matlab程序。

说明：Kalman filter demonstration

说明：kalman filter example

说明：kalman filter. drone setting

说明：维纳最速下降法滤波器，卡尔曼滤波器设计及Matlab仿真