说明：包括数据分析、绘图等等,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，含噪脉冲信号进行相关检测,基于matlab GUI界面设计,用MATLAB实现的压缩传感，在matlab R2009b调试通过。

matlab 滤波 卡尔曼 跟踪 目标 编写

说明：在这本工作中，我们提出了路径规划对目标移动机器人在未知环境中的算法。该算法允许移动机器人导航通过静态的障碍，以及为达到无碰撞目标找出路径。该算法提供了机器人移动从初始位置到最后位置 （目标） 的可能性。拟议的路径找到策略设计的未知环境与静态未知障碍物的栅格地图形式。机器人在未知环境中移动通过遥感和避...

matlab 机器人 路径 规划 移动

说明：基于无迹卡尔曼算法的目标运动分析TMA算法，包含仿真数据，可以直接运行。基于无迹卡尔曼算法的目标运动分析TMA算法，包含仿真数据，可以直接运行。基于无迹卡尔曼算法的目标运动分析TMA算法，包含仿真数据，可以直接运行。

说明：该源代码适用于双基阵观测目标，并根据目标观测方位变化，对目标进行运动分析，并通过扩展卡尔曼滤波实现目标方位、距离、速度以及航向等预测。 并通过均方根误差统计，估计其误差范围

说明：该代码用于实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本人花费精...

camshift-跟踪 UPF代码 无迹粒子 粒子-滤波 pf-object-tracking

说明：在机器人运动规划，采用动态窗口是实时避碰移动机器人的战略。不同于其他避税方法，动态窗口的方法是 直接推导出了机器人的动力学，尤其是旨在处理有限的速度和加速度的机器人所造成的限制。优化目标 是选择一个标题和给与最大间隙的目标带来了机器人的速度

matlab 机器人 方法 规划 运动 窗口 动态 移动

说明：该附件包括详细的理论说明和源程序。主要包括：情景假设，Kalman滤波原理介绍，问题分析，初始化，仿真计算与结果。 目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文...

说明：matlab实现视频中动态目标跟踪matlab实现视频中动态目标跟踪，可以追踪图像

说明：粒子群算法(pso)标准测试函数验证程序。在一个m文件中包括了目前文献中用于验证的7个标准测试函数(Ackley等)、三维动态显示，粒子过分集中时打散等功能。旨在为学习和研究者pso算法的同仁提供一个功能较为完备、简单易懂的标准版本，对于初学者可以通过此程序快速的实现入门，以便将更多的精力投入到深层...

PSO三维 pso测试函数 测试-三维 PSO在标准函数 改进的PSO

说明：雷达数据处理对于观测的目标位置数据（称为点迹）进行滤波处理，自动形成航迹，并且可以对下一个目标的位置进行估计预测。利用最小二乘算法（LMS）进行滤波处理，得到了比较稳定的航迹估计。 最小二乘方法是参数估计中一种较为常见的参数估计方法。对于雷达观测数据，在我们假定已经精确知道航迹的运动学模型之后，通过...

序贯雷达 matlab雷达方程 雷达点迹 target-track-lms 航迹预测