カルマンフィルタ，は，間接的で不確実な測定値からシステムの状態を推定するアルゴリズムです。カルマンフィルターは,ナビゲーションと追跡,制御システム,信号処理,コンピュータービジョン,計量経済学などのアプリケーションに広く使用されています。
MATLAB®,金宝app仿真软件®、控制系统工具箱™を使用して,線形定常状態および時変,拡張,アンセンテッドカルマンフィルターのアルゴリズム,または粒子フィルターアルゴリズムを設計およびシミュレートすることができます。この例とコ，ド一式をダウンロ，ドして，以下の詳細をご確認ください。
- カルマンフィルタ，処理: matlabでの定常状態および時変カルマンフィルタ，の設計およびシミュレ，ション
- 時変カルマンフィルタ，を使用した状態の推定: 金宝appSimulinkでのナビゲ，ションおよび追跡システムの設計
- 複数のマルチレ，トセンサ，による非線形システムの状態の推定:異なるサンプルレートで動作するGPSセンサーとレーダーセンサーによるオブジェクトの位置と速度の推定
- アンセンテッドカルマンフィルタ，と粒子フィルタ，を使用した非線形状態の推定:ノ@ @ズのある測定値からのファンデルポ@ @ル振動子の非線形状態の推定
- 劣化するバッテリ，システムの非線形状態の推定:リチウムバッテリーの非線形状態を推定するためのアンセンテッドおよびイベントベースのカルマンフィルター設計
- 操縦タ，ゲットの追跡:単一の運動モデルと複数の運動モデルを使用した追跡フィルタ，の設計
