说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：卡尔曼滤波是一个不断预测修正的递推过程 求解时不需要存储大量的观测数据并且当得到新 的观测数据时可随时算得新的参数滤波值便于实 时地处理观测结果因此越来越多地应用于动态定 位数据处理中尤其是ＧＰＳ动态数据处理１－３ 然 而在一般情况下Ｋａｌｍａｎ滤波所基于的动力学模 型和随机模型不可能准确无误 特别...

c++ gps 滤波 卡尔曼 定位

说明：序贯滤波程序： 卡尔曼滤波算法（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 　　序贯算法又叫序贯相似性检测算法，是指图像匹配技术是根据已知的图像模块(...

序贯滤波 KF 卡尔曼滤波算法

说明：用PHD算法实现的多目标跟踪模拟。可运行。概率假设密度（PHD）滤波，他将多个目标的状态和观测用随机集进行表示，然后代入贝叶斯滤波的迭代中，这样就避免了状态和观测之间的关联，使得多目标跟踪技术发生了重要变革。

matlab phd 跟踪 目标

说明：资源描述随机过程的概念 一个随机试验的结果有多种可能性，在数学上用一个随机变量（或随机向量）来描 述。在许多情况下，人们不仅需要对随机现象进行一次观测，而且要进行多次，甚至接 连不断地观测它的变化过程。这就要研究无限多个，即一族随机变量。随机过程理论就 是研究随机现象变化过程的概率规律性的。...

matlab 模型 马氏

说明：卡尔曼滤波matlab程序。 卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。

说明：联邦UKF的matlab资料，关于信息融合，希望大家借鉴。第 10 卷第 6 期 中国惯性技术学报 2002 年 12 月文章编号：1005-6734(2002)06-0034-07 联邦滤波器理论研究 顾启泰, 王 颂 （清华大学精密仪器与机械学系...

信息融合 联邦 UKF

说明：扩展kalmanfilter（也称为线性化卡尔曼滤波）： 是一个简单的非线性近似滤波算法，指运动或观测方程不是线性的情况。 无迹kalman滤波（UKF） KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型，所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式，方便运算。但对于非线性问题...

说明：function yy=ukf_IMUgps() %function ukf_IMUgps() % UKF在IMU/GPS组合导航系统中应用 % % 以IMU中的位置、速度、姿态误差角、陀螺漂移常值为状态量； % 以GPS中的位置、速度为观测量。 % % 7,July 2...

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说明：这是一些基本的matlab代码，包含许多基本概念，如规范形式、可控制性、可观测性测试、控制器设计、状态空间到传递函数等。

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