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【信息融合与状态估计】基于Kalman滤波和现代时间序列分析方法，利用集中式融合估计、分布式融合估计（按矩阵加权、按对角阵加权、按标量加权）、 协方差交叉融合等方法实现对状态的融合估计（Matlab)
基于Kalman滤波和现代时间序列分析方法，我们可以利用多种融合估计技术来实现对状态的融合估计。这些技术包括集中式融合估计、分布式融合估计（按矩阵加权、按对角阵加权、按标量加权）、以及协方差交叉融合等方法。通过这些技术，我们能够更有效地整合不同传感器或数据源提供的信息，以提高状态估计的准确性和鲁棒性。在集中式融合估计中，我们将所有传感器或数据源提供的信息集中到一个中心节点进行融合，以得到全局状态估计。
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- 咚咚王者
- 在职深耕 “从基础到多模态” 的 AI 学习，主打 “理论 + 实战” 双驱动。涵盖机器学习基础、单模态（文本 / 图像）核心技能，到多模态对齐 / 融合技术；日常输出项目实战案例（如图文检索、VQA）、工具使用教程，帮零基础到进阶者打通多模态学习链路。
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- 阿里matlab建模师
- 达摩老生，资深阿里人了，二十多年老程序员，多年从事matlab仿真方面的工作，专注于matlab大数据建模和AI MATLAB仿真，重度地中海患者，多个Github开源作者，知识分享者，欢迎大家到我的git主页参观。
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