1．简介(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New…

1．简单介绍(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫"卡尔曼". 跟其它著名的理论(比如傅立叶变换.泰勒级数等等)一样.卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是.他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯. 1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机project学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们如今要学习的卡尔曼滤波器.正是源于他的博士论文和19…

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量…

= 参考/转自: 1 ---https://blog.csdn.net/u010720661/article/details/63253509 2----http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ 3----徐亦达  机器学习课程(优酷) 4 -----https://blog.csdn.net/u010480899/article/details/55656209 不知道为什么,之前学习卡尔曼滤波器,总感觉差了点什…

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量…

在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡 尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥 伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Approach to Linear Fil…

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh…

一.卡尔曼滤波器的理论解释 http://blog.csdn.net/lindazhou2005/article/details/1534234(推荐) 二.代码中一些随机数设置函数,在opencv中文网站上没有查到: cvRandInit()初始化CvRandState数据结构,可以选定随机分布的种类,并给定它种子,有两种情形cvRandInit(CvRandState数据结构,随机上界,随机下界,均匀分布参数,64bits种子的数字) cvRandInit(CvRandState数据结构,平…

目录 以NASA之名: 卡尔曼滤波器 引言 荣耀骑士 卡尔曼滤波器* 参考文献: 以NASA之名: 卡尔曼滤波器 'That's one small step for man,one giant leap for mankind.' - Neil Alden Armstron 引言 二十世纪的阿波罗登月计划在人类历史上是浓墨重彩的一笔, 是人类科学发展极其重要的里程碑. 在此计划中, 阿姆斯特朗在月球上说出了上面的一句话,是对此计划最最恰当的注释. 说起来这个计划很''简单'': 送人到月球转一…

[首发:cnblogs    作者:byeyear    Email:byeyear@hotmail.com] 本文所用实例来自于以下书籍: Fundamentals of Kalman Filtering: A Practical Approach, 3rd Edition.Paul Zarchan, Howard Musoff. 某物体位于距地面400000 ft的高空,初速度为6000 ft/s,重力加速度为32.2 ft/s2.地面雷达位于其正下方测量该物体高度,测量周期0.1s,维持3…

搬砖到此: A Quick Insight     As I mentioned earlier, it's nearly impossible to grasp the full meaning of Kalman Filter by starting from definitions and complicated equations (at least for us mere mortals). For most cases, the state matrices drop out and…

真实的温度测试数据,通过加热棒加热一盆水测得的真实数据,X轴是时间秒,Y轴是温度: 1)滤波前 2)滤波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)滤波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y轴放大10倍并取整 .   相关C语言代码: #define LINE 1024 ; , q=; float kalmanFilter(float inData) { p = p+q; kGain = p/(p+r); inData = prev…

搬以前写的博客[2014-02-28 20:03] 关于Gabor滤波器是如何提取出特征点,这个过程真是煎熬.看各种文章,结合百度.文章内部的分析才有一点点明白. Gabor滤波器究竟是什么?   很多表述说的是加窗傅里叶变换.怎么理解呢? 公式有下面几种表述:              (1)                      (2) (3) 文章中的和第三种最相似,那么我理解是:傅里叶变换的基是e^(j2πfx),那么所谓的加窗指的是加上一个高斯函数,如公式(1),和Gabor函数卷…

http://www.matlabsky.com/thread-38774-1-1.html 本文转载于MathWorks中国高级工程师董淑成的帖子内容.为了方便阅读,对原文进行了重新整理编辑. 之前有网友引发了一些讨论,为了方便大家进一步讨论,专门开贴,讨论基于模型的设计.题目有点大,以我的个人经历,我只能说说基于模型的嵌入式软件设计,我先抛砖引玉吧. 先胡乱问几个大问题: 什么叫基于模型的设计? 为什么要基于模型的设计? 基于模型的设计过程中,需要做什么事情? 再问几个小问题: 模型验证是否…

数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大,即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入,但面对新的应用情况和数据,一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西,数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿,就好比采矿,需要耐心,需要经验,学要总结.其本身是一个综合学科:人工智能,机器学习,数据库,统计学等学科的大综合.个人…

文件名 -> inode -> device block 转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/12/inode.htmlhttp://blog.s135.com/post/295/ http://hi.baidu.com/leejun_2005/blog/item/d9aa13a53b3af6e99152ee7e.html 一.inode是什么? 理解inode,要从文件储存说起. 文件储存在硬盘上,硬盘的最小存储单位叫做"扇区"(…

视频资料网址:https://www.youtube.com/watch?v=mwn8xhgNpFY&list=RDCMUCgdHSFcXvkN6O3NXvif0-pA&index=4 什么时候使用卡尔曼滤波? 总结 1.所求变量不能直接测量 2.可以通过各种传感器进行测量,但可能会受到噪声的影响,即测量结果不完全可信…

一.引言 1.卡尔曼滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分?他的5条公式是其核心内容,结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式. 用一个简单的小例子:假设我们要研究的对象是一个房间的温度.根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的, 也就是现在这一分钟的温度等于过去一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)(先验估计) .假设你对你的经验不是 100% 的相信,可能会有上下偏差几度.我们把这些偏差看成是高斯白噪声,也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符…

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.…

预估器 我们希望能够最大限度地使用測量结果来预计移动物体的运动. 所以,多个測量的累积能够让我们检測出不受噪声影响的部分观測轨迹. 一个关键的附加要素即此移动物体运动的模型. 有了这个模型,我们不仅能够知道该移动物体在什么位置,同一时候还能够知道我们观察支持模型的什么參数. 该任务分为两个阶段.在第一阶段,即预測阶段.用从过去得到的信息进一步修正模型以取得人或物体的下一个将对出现的位置.在第二阶段,即校正阶段,我们获得一个測量.然后与基于前一次測量的预測值(即模型)进行调整.完毕两个阶段预计任务…

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图…

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的…

kalman滤波原理(通俗易懂) 1. 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Appr…

看上去不错的网站:http://iacs-courses.seas.harvard.edu/courses/am207/blog/lecture-18.html SciPy Cookbook:http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/KalmanFiltering.html 良心视频:卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现 讲解思路貌似是在已知迭代结果的基础上做讲解,不是很透彻. 1. 用矩阵表示 2. 本质就是:二维高斯的协方差与samplin…

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分…

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度. 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NAS…

对于机器人感知任务而言,经常需要预判物体的运动,保证机器人在物体与自身接触之前进行规避.比如无人机与障碍物的碰撞,足球机器人判断足球的位置.预判的前提是对当前状态进行准确的估计,比如足球的速度,障碍物靠近的速度.一般认为,测量是存在误差的 —— 眼见未必为实. 1.物体的运动学模型 物体的运动学模型使用状态向量来表达.以2维空间的质点运动为例,物体的运动学模型可以表达为 x = [ px py vx vy ]' .其中 px py 表示物体的位置,vx vy 表示物体的速度.如果能够准确估计物体…

转 http://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/5462453.html ==========图片版============================================================================== ===================================================================================== 最近学习了一下多目标跟踪,看了看Mat…

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图…

Ref: http://blog.csdn.net/gdfsg/article/details/50904811 #include "opencv2/video/tracking.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; //计算相对窗口的…