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主要內(nèi)容包括：卡爾曼濾波數(shù)學(xué)模型及MATLAB程序輕松入門(mén)，標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波處理線(xiàn)性離散隨機(jī)系統(tǒng)算法再提升，卡爾曼濾波理論簡(jiǎn)介與算法主要參數(shù)作用，卡爾曼濾波在定位和視頻跟蹤與估計(jì)實(shí)際信號(hào)等方面的應(yīng)用，擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)處理非線(xiàn)性微分隨機(jī)系統(tǒng)及其應(yīng)用3例，無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)處理非線(xiàn)性離散隨機(jī)系統(tǒng)及其應(yīng)用，交互式多模型(IMM)濾波及其應(yīng)用與推廣問(wèn)題。

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(lái)修正SOC，然后將修正后的SOC作為第二個(gè)卡爾曼濾波算法的輸入，對(duì)安時(shí)積分法得到的SOC進(jìn)行修正，最終得到雙卡爾曼濾波算法SOC估計(jì)值。結(jié)合EKF算法和安時(shí)積分法的優(yōu)點(diǎn)，能夠得到更穩(wěn)定、更精確的估計(jì)結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF），通過(guò)卡爾曼濾波算法近似計(jì)算系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)值和方差估計(jì)值,對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

基于matlab的鋰電池的模型構(gòu)建、參數(shù)識(shí)別和驗(yàn)證、SoC估計(jì)，Simulink采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器（EKF），m腳本采用（EKF和(無(wú)跡卡爾曼濾波)UKF）。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)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(tài)轉(zhuǎn)移方程， 控制輸入，觀(guān)測(cè)方程，設(shè)置生成的信號(hào)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，設(shè)置狀態(tài)轉(zhuǎn)移方差Q和觀(guān)測(cè)方差R等參數(shù)，程序已調(diào)通，需要直接拍下。

基于matlab卡爾曼濾波的行人跟蹤算法，并給出算法估計(jì)誤差結(jié)果，判斷算法的跟蹤精確性，程序保證可直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的無(wú)跡卡爾曼濾波器參數(shù)估計(jì)的非線(xiàn)性最小二乘優(yōu)化，數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的傳統(tǒng)濾波、Butterworth濾波、FIR、移動(dòng)平均濾波、中值濾波、現(xiàn)代濾波、維納濾波、自適應(yīng)濾波、小波變換，七種濾波方法，可替換自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的傳統(tǒng)濾波、Butterworth濾波、FIR、移動(dòng)平均濾波、中值濾波、現(xiàn)代濾波、維納濾波、自適應(yīng)濾波、小波變換，七種濾波方法，可替換自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的自適應(yīng)信號(hào)濾波降噪，利用自適應(yīng)濾波器對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行降噪，包括了LMS算法，歸一化LMS，變步長(zhǎng)LMS和RLS算法，其中RLS的降噪效果最好。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。