说明：遗传粒子群和混沌粒子群进行FIR滤波器的设计，并进行对比，滤波器可改，可寻到最优解！

最优FIR 粒子fir 遗传-滤波器 粒子群-滤波 粒子滤波器

说明：针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测...

遗传-滤波 改进的卡尔曼 swarm-estimation 粒子群滤波 电机-估计

说明：粒子群算法的基于迭代技术是用来寻找FIR滤波器设计problem.Genetic算法（GA），粒子群优化（PSO）的最佳解决方案，已经在这里使用的线性相位低通FIR滤波器的设计。改进的粒子群算法，给了一个新的定义为速度矢量和群更新，因此该解决方案的质量比单纯PSO更好

matlab 代码 滤波器 pso 设计

说明：实现典型相关分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，本科毕设要求参见标准测试模型。

代码 基于 改进 不错 粒子 均值 法例

说明：这是一本研究目标定位跟踪的学习手册（在雷达，声纳，无线传感器网络领域等），采用的方法有最小二乘/极大似然，卡尔曼滤波，蒙特卡洛，粒子滤波等方法，更是很多读者需要的是里面有大量的仿真实例和程序代码，并配以中文注释，读者可以结合书中的原理和公式，对程序有进一步的理解。也适合很多读者在已有的代码的基础上对...

一步最小二乘 目标定位 卡尔曼滤波 最小二乘定位 雷达定位跟踪

说明：这是fastslam程序，里面包含有1.0,2.0算法的实现过程，是一个很好的仿真学习fastslam的程序。可以进行改进优化。 fastslam算法使用了粒子滤波算法进行定位，使用EKF进行特征更新，能够实现很好的定位效果。相比于fastslam1.0算法fastslam2.0算法将最新...

说明：本程序的性能已经达到较高水平，具有丰富的参数选项,是国外的成品模型，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，针对EMD方法的不足。

matlab

说明：这个有中文注释，看得明白，本程序的性能已经达到较高水平，相参脉冲串复调制信号，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,模拟数据分析处理的过程，滤波求和方式实现宽带波束形成。