主要內容包括：卡爾曼濾波數學模型及MATLAB程序輕松入門，標準卡爾曼濾波處理線性離散隨機系統算法再提升，卡爾曼濾波理論簡介與算法主要參數作用，卡爾曼濾波在定位和視頻跟蹤與估計實際信號等方面的應用，擴展卡爾曼濾波(EKF)處理非線性微分隨機系統及其應用3例，無跡卡爾曼濾波(UKF)處理非線性離散隨機系統及其應用，交互式多模型(IMM)濾波及其應用與推廣問題。

基于matlab的擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF），通過卡爾曼濾波算法近似計算系統的狀態估計值和方差估計值,對信號進行濾波。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的鋰電池的模型構建、參數識別和驗證、SoC估計，Simulink采用擴展卡爾曼濾波器（EKF），m腳本采用（EKF和(無跡卡爾曼濾波)UKF）。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的卡爾曼濾波，可更改 狀態轉移方程， 控制輸入，觀測方程，設置生成的信號的噪聲標準差，設置狀態轉移方差Q和觀測方差R等參數，程序已調通，需要直接拍下。

基于matlab的雙卡爾曼濾波算法。第一步使用了卡爾曼濾波算法，用電池電壓來修正SOC，然后將修正后的SOC作為第二個卡爾曼濾波算法的輸入，對安時積分法得到的SOC進行修正，最終得到雙卡爾曼濾波算法SOC估計值。結合EKF算法和安時積分法的優點，能夠得到更穩定、更精確的估計結果。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計誤差結果，判斷算法的跟蹤精確性，程序保證可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

需要了解卡爾曼濾波基礎，36分鐘，有程序） 17、PF17_粒子濾波處理二維運動粒子對象的跟蹤實例及其效果分析（44分鐘，有程序） 18、PF18_粒子濾波對比擴展及無跡卡爾曼濾波方法分析非線性數模問題（需要了解擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波基礎，53分鐘，有程序） ? ?第五章 ?粒子濾波(PF)處理視頻跟蹤問題 19、PF19_1.視頻人物視覺跟蹤中的顏色RGB及HSV模式處理方法

基于matlab的無跡卡爾曼濾波器參數估計的非線性最小二乘優化，數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。