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目录 一、卡尔曼滤波 1.概念解析： 2.卡尔曼滤波的最优估计模型 3.实例——小车匀加速直线运动 4.Matlab建模 二、扩展卡尔曼滤波（EKF:Extended KAlman Filter） 1.非线性系统的局部线性化 2.扩展卡尔曼滤波模型 卡尔曼滤波的目的：由于人的主观认识（数学模型的建立而产
参考文献《Recursive Noise Adaptive Kalman Filtering by Variational Bayesian Approximations》中的算法，用matlab编写了一个小程序测试了一下（demo版本）。程序是按照文章中的内容实现的。 下面是主程序： 下面是调用到的几个函数： 函数一（cholesky分解，
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AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。该函数将以下内容作为输入： · 电流(A) · 电压(V) · 温度(℃) 该函数的输出为： · 估计SOC · 估计电压Vt · 电压Vt误差 加载电池模型参数以及不
完整代码和数据下载链接：基于卡尔曼滤波的视频跟踪，基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88738577 卡尔曼滤波原理 RBF的定义 RBF理论 易错及常见问题 RBF应用实例，基于rbf的空调功率预测 代码 结果分析
卡尔曼滤波器是最优化的（Optimal）、递归的（Recursive）、数字处理的（Data Processing）算法（Algorithm）。卡尔曼滤波器更像是观测器，而不是一般意义上的滤波器，应用广泛，尤其是在导航中，它的广泛应用是因为生活中存在大量的不确定性。 当描述一个系统的不确
