说明：用于生成带噪声的无人机飞行轨迹，同时通过中值和小波滤波方式进行噪声去除。

无人机轨迹 轨迹生成 无人机 小波 轨迹 小波滤波

说明：IDW距离反比加权方法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，有小波分析的盲信号处理，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，一种基于多文档得图像合并技术，采用累计贡献率的方法。

matlab 源码 滤波 卡尔曼 跟踪 目标 全面

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，三相光伏逆变并网的仿真，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，具有丰富的参数选项,研究生时的现代信号处理的作业，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。

matlab 滤波 卡尔曼 编程 跟踪 目标 完整

说明：采用交互多模型算法对地面移动的两辆车进行轨迹的跟踪，前车右转，后车刹车，两车迎面相遇，程序有汉语说明，运行无误。

滤波 跟踪 目标 机动 地面

说明：卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等滤波程序比较

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：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：利用交互多模型无迹卡尔曼滤波算法实现机动目标跟踪。

IMM—UKF IMM-交互多模型 IMMUKF概念 imm_ukf_pda_tra UKF-跟踪

说明：无迹卡尔曼滤波的最基本的程序及相应的举例分析，适合初学者。应用非线性系统作为实例进行分析。

说明：基于线性卡尔曼滤波算法的原理设计了非线性滤波算法程序，其中包括：扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法，以及基于贝叶斯估计的粒子滤波算法。源码中给出了三种算法的例子程序，简洁易懂，可以用于了解该类算法的基本原理，有助于该类算法的编写和学习，同时资源中对三类算法进行了有效的对比，经过对比可以了解三种算...