说明：使用matlab语言编程解决非线性规划问题。

非线性 规划问题

说明：基于相位的非线性卡尔曼滤波和平滑超高频RFID跟踪。

相位 非线性 卡尔曼滤波 平滑超高频 RFID跟踪

说明：MPC仿真，轨迹跟踪，实现轨迹跟踪功能

robot-mobile 轨迹 Path-Following path-following robot-mpc

说明：无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...

说明：本章介绍两种非线性Kalman滤波器[15-17]，一种是扩展Kalman滤波器（Extended Kalman Filter，简称EKF），其基本思想是利用泰勒展开，将非线性方程直接线性化。线性化后的系统模型和系统实际的非线性模型会有差别，非线性越强，差别就会越大。不过，EKF的优势也不容忽视，由...

说明：与EKF（扩展卡尔曼滤波）不同,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,通过线性化非线性函数实现递推滤波。目标跟踪有两个理论基础,即数据关联和卡尔曼滤波技术 . 由于在实际的目标跟踪中,跟踪系统的状态模型和量测模型多是非线性的,因此采用非线...

说明：包括图像分析的四部分代码：matlab扩散和高斯函数，线性扩散，线性复扩散，非线性扩散。包括四个部分：[1]函数：diffusion.m gauss.m[2] 线性扩散将线性扩散应用于图像，创建线性比例空间。MATLAB代码：demo_lin.m Image:haifa1.bmp[3]线性复扩散应用...

Perona-Malik 高斯扩散 gaussian-scale-space 复扩散 matlab-laplacian

说明：支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支...

支持向量机 SVM训练-回归 BP回归 svm-通用程序 SVM做回归

说明：EKF为扩展卡尔曼，卡尔曼最初提出的滤波理论只适用于线性系统,Bucy，Sunahara等人提出并研究了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，简称EKF)，将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。EKF的基本思想是将非线性系统线性化，然后进行卡尔曼滤波，因此EKF是一种次优滤...

matlab 滤波 卡尔曼

说明：