Kalman Filter使用所感

最新推荐文章于 2020-04-13 12:52:45 发布
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本文探讨了Kalman滤波器在手部追踪中的应用及其局限性。实验结果显示，在手部静止时Kalman滤波器仍预测运动，并且在追踪直线运动时出现曲线偏差。这引发了对于是否继续使用该滤波器的思考。

参照

http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/Kalman-Filter-example-code-td2913451.html

网站中的

Heather Larson-2

和

Reverend Scragglepus

的帖子，

照着跑成功了 Kalman Filter。

 

实验的结果不尽如人意。

当人手停止移动的时候，Kalman预测的是人依然在动！！

 

当人的手在空中划三角行的时候， 通过Kalman追踪之后，追踪的轨迹就会变成圆。

 

在考虑要不要不使用Kalman......

 

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matlab官网----支持----kalman simulink----文件交换    %% Learning the Kalman Filter in Simulink Examples  % Examples to use the Simulink model kalmanfilter. % By Yi Cao at Cranfield University on 25 Jan
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卡尔曼滤波学习资料《Kalman Filter from the Ground Up - Alex Becker》
12-17
《Kalman Filter from the Ground Up》是一本适合对卡尔曼滤波感兴趣的读者从基础到进阶知识进行全面学习的资源。无论是学生、工程师还是研究人员，都可以通过这本书深入学习并掌握卡尔曼滤波的核心理论与应用技巧。
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06-01
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11-05
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基于卡尔曼滤波KalmanFilter的估计估计研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-03
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精选资源
卡尔曼平滑滤波代码matlab-CarND-Unscented-Kalman-Filter-Project:CarND-Unscented-K
06-04
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卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第二篇
史蒂夫方
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卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第二篇 接下来这篇， 要从算法的角度出发了 还没上车的朋友们 请从卡尔曼算法思想理解 Kalman filter 第一篇 务必先读过， 没有公式没有公式没有公式 首先我们将上一篇太空船的例子借用一下， 还记得我们用了一个K控制器 放在测量与观察之间吗？ 也记得我们说过K是要将y与yhat之间的误差降至最小对吧？ 这一整个浅蓝色的部位我们可以理解为...
对Kalman(卡尔曼)滤波器的理解
vickyqu的专栏
09-03 1万+
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图说卡尔曼滤波（C++实现）
A_L_A_N
08-04 1万+
什么是卡尔曼滤波？ 对于这个滤波器，我们几乎可以下这么一个定论：只要是存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的弄清楚究竟发生了什么，找出现象间不易察觉的相关性。 因此卡尔曼滤波非常适合不断变化的系统，它的优点还有内存占用较小（只需保留前一个状态）、速度快，是实时问题和嵌入式系统的理想选择。 如果你曾经Goog...
Kalman filter toolbox for Matlab（Matlab卡尔曼滤波工具箱）
DC的陋室
11-08 1万+
原文地址：http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/Kalman/kalman.html Written by Kevin Murphy, 1998. Last updated: 7 June 2004. This toolbox supports filtering, smoothing and parameter estimation (using
Kalman Filter的推导与应用（一）
Phantomape的博客
03-07 1189
卡尔曼滤波推导前的定义
【滤波算法】【C语言】（二）标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现
guguizi的专栏
10-06 3522
我还是喜欢用WORD，这个博客的两个编辑器不会用，编出来的就是一坨一坨的，，，，所以就在WORD里面编辑了。看到图片是不是很机智doge #include "Kalman.h" /** *@function: - 卡尔曼滤波器初始化 *@kalmanFilter：卡尔曼滤波器结构体 *@init_x：待测量的初始值 *@init_p：后验状态估计值误差的方差的初始值 */ void ka
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接触卡尔曼滤波的渊源最近因为项目需要，需要对经某种途径获取到的数据进行处理，数据大概就是从某种传感器那里来的，现在假定这个数据是某个网络的阻抗。获取到数据之后，发现数据是波动的，并且波动的范围比较大，我将数据记录后使用excel绘出图形，发现数据好像是周期性波动的。在这种情况下我首先想到的便是一阶滞后滤波，因为之前有项目用到过，但是效果不是很理想(可能因为某些参数调的不对)，使用均值滤波后的值也是波
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