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专栏介绍
本专栏旨在深入探讨卡尔曼滤波及其在各类应用中的实现，尤其是通过MATLAB编程进行的典型案例分析。卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，广泛用于信号处理、控制系统和导航等领域，能够有效地从噪声数据中提取有用的信息。
在本专栏中，您将找到以下内容：
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卡尔曼滤波基础：详细介绍卡尔曼滤波的原理、数学背景及基本概念，帮助读者建立坚实的理论基础。
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进阶应用案例：通过一系列典型的MATLAB编程示例，展示卡尔曼滤波在不同领域（如机器人定位、目标跟踪和传感器融合等）中的实际应用。
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代码实现与优化：提供详细的MATLAB代码以及优化技巧，帮助读者理解如何将理论应用于实际编程中。
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问题与解决方案：针对常见问题和挑战，提供解决方案和最佳实践，帮助读者克服在应用卡尔曼滤波时遇到的困难。
无论您是刚入门的学生，还是希望深入了解卡尔曼滤波的工程师，本专栏都将为您提供丰富的知识和实用的工具，以提升您的专业技能和编程能力。欢迎各位读者积极参与讨论和交流，共同探索卡尔曼滤波的广阔天地！
重点文章
卡尔曼滤波的原理
- MATLAB卡尔曼|扩展卡尔曼滤波EKF【非线性】的五个公式
- 自适应无迹卡尔曼滤波例程与讲解，含完整代码
- 卡尔曼滤波参数是如何影响滤波效果的？——KF第一篇笔记
- 卡尔曼滤波确定初值x0与p0？——KF第二篇笔记
- 卡尔曼滤波中，噪声非“白”及防止发散的方法
- MATLAB软件入门分析（附卡尔曼滤波的例程、mlx文件）
卡尔曼滤波的例程
EKF部分：
- 【逐行注释】一维EKF滤波的MATLAB代码|不需要下载，直接复制到MATLAB即可运行
- 【MATLAB代码】二维情况下的EKF滤波，非线性状态方程和非线性的观测方程
- 【逐行注释】三维EKF的MATLAB代码|源代码直接呈现，无需下载
UKF部分： - 【逐行注释】MATLAB下的UKF（无迹卡尔曼滤波），带丰富的中文注释，可直接复制到MATLAB上运行，无需下载
- 【逐行注释】自适应Q和R的AUKF（自适应无迹卡尔曼滤波）|MATLAB代码|无需下载，可直接复制到MATLAB上面运行
- 【逐行注释】自适应观测协方差矩阵（R）的AUKF（自适应无迹卡尔曼滤波）|MATLAB代码|无需下载，可直接复制到MATLAB上面运行
- 【逐行注释】自适应Q的AUKF|MATLAB代码|无需下载，可直接复制到MATLAB上面运行
CKF部分：
【逐行注释】容积卡尔曼滤波的MATLAB例程（三维CKF），无需下载，可直接复制代码到MATLAB上运行
CDKF部分：
效果对比：
粒子滤波：
【逐行注释】MATLAB下的粒子滤波代码（三维状态与观测，可直接复制粘贴到MATLAB上面运行）
交互式多模型IMM：
【逐行注释】基于CV/CT模型的IMM|MATLAB程序|源代码复制后即可运行，无需下载
进阶MATLAB编程
后续更新
后续将持续更新关于粒子卡尔曼滤波、变步长卡尔曼滤波（VSLKF）、反馈式卡尔曼滤波（KF Feedback）的文章，欢迎订阅。
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