KaermanFilter 卡尔曼滤波器C#实现 有图像界面，下载即可使用

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。

永磁同步电机pmsm无感foc控制，观测器采用扩展卡尔曼滤波器ekf，代码运行无错误，支持无感启动，代码移植性强，可以移植到国产mcu上.

详细介绍了卡尔曼滤波器的matlab仿真过程

针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.

标量卡尔曼滤波器在此代码中实现。 这可以为首次实施者提供一个很好的例子。

交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪matlab(非常好).rar

一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型，N>0， 是希望得到的输出，而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差，维纳预测器和维纳滤波器比较类似， 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。

使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验： 与反向传播的比较： generate_comparison.py 精度阈值的影响： varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换： varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数，这些参数确定数据集，模型体系结构和ENKF超参数。 例如： python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令，将使用指定的学习超参数，将波士顿房屋

由 Ian T. Nabney 编写的流行机器学习库“NetLab”的附加组件。 库为 NetLab 实现卡尔曼滤波器训练算法。