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1，卡爾曼濾波
2，MATLAB中kalman函數(shù)里的參數(shù)怎么確定
3，卡爾曼濾波公式是什么啊
4，kalman濾波原理
5，Kalman濾波器的功能
6，什么是什么是卡爾曼濾波目標跟蹤完美

1，卡爾曼濾波

該算法的特點是計算精度與事先根據(jù)統(tǒng)計估計出的噪聲、協(xié)方差矩陣有關(guān)，其計算速度與狀態(tài)方程中含有的諧波次數(shù)有關(guān)。因此為了提高速度與精度也要與前置低通濾波器相配合以降低狀態(tài)方程的維數(shù)。由于配變處于配電網(wǎng)的終端，離用戶最近，所以低壓側(cè)的線路中含有大量的非周期分量和諧波量。從上述分析可得出，當信號中存在衰減直流分量時，半波傅氏算法的誤差非常大，全周傅氏算法誤差較小，差分全周傅氏算法與并聯(lián)補償傅氏算法的誤差要小的多。對遞推最小二乘法和卡爾曼算法來說，狀態(tài)數(shù)越多，精度越高，但是計算時間成倍增加，尤其是卡爾曼算法，因為ttu涉及到對諧波的估計，所以遞推最小二乘法和卡爾曼算法難以滿足ttu實時性的要求。綜合以上分析可知，對ttu而言，差分法和并聯(lián)補償法是兼顧速度與精度的有效算法，其中差分法速度較并聯(lián)補償法快，而誤差稍大。實際工程可根據(jù)功能要求予以取舍。

卡爾曼濾波

2，MATLAB中kalman函數(shù)里的參數(shù)怎么確定

首先就是配置了，先從別人那學(xué)習(xí)一些經(jīng)驗。原文地址如下：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6622f5c30100hhja.html 。雖然說copy過來有點違反職業(yè)道德，但為了以后學(xué)習(xí)的方便，我也就copy一下了，希望（園園）不要責(zé)怪?！　∨笥央娔X配置列表：（1）Microsoft Visual Studio 2010（2）Matlab R2012a（3）window71、安裝：　　首先安裝Matlab；　　安裝Visual Studio；　　安裝MCRInstall.exe，我安裝完Matlab之后在這里找得的：C:"Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\compiler\deploy\win32配置路徑：　　點擊：我的電腦-屬性-高級-環(huán)境變量-系統(tǒng)變量-PATH-編輯，在變量值輸入框中，不要刪除以前的字符串，在最前面加入MCR的安裝路徑，如：C:"Program Files\MATLAB\MATLAB Compiler Runtime\v80\bin\win32;　　確定、保存、重啟電腦。

MATLAB中kalman函數(shù)里的參數(shù)怎么確定

3，卡爾曼濾波公式是什么啊

卡爾曼濾波公式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現(xiàn)了卡爾曼濾波器?？柭贜ASA埃姆斯研究中心訪問時，發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預(yù)測很有用，后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦使用了這種濾波器。關(guān)于這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發(fā)表。數(shù)據(jù)濾波是去除噪聲還原真實數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù), Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據(jù)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài). 由于, 它便于計算機編程實現(xiàn), 并能夠?qū)ΜF(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應(yīng)用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導(dǎo)航, 制導(dǎo)與控制等多領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用.

卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。對于解決很大部分的問題，他是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應(yīng)用已經(jīng)超過30年，包括機器人導(dǎo)航，控制，傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達系統(tǒng)以及導(dǎo)彈追蹤等等。近年來更被應(yīng)用于計算機圖像處理，例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。

卡爾曼濾波公式是什么啊

4，kalman濾波原理

卡爾曼(kalman)濾波卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測量(英文: measurement)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。應(yīng)用實例卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，對物體位置的，包含噪聲的觀察序列預(yù)測出物體的坐標位置及速度. 在很多工程應(yīng)用(雷達, 計算機視覺)中都可以找到它的身影. 同時，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個重要話題. 比如,在雷達中,人們感興趣的是跟蹤目標,但目標的位置,速度, 加速度的測量值往往在任何時候都有噪聲. 卡爾曼濾波利用目標的動態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響, 得到一個關(guān)于目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計(濾波), 也可以是對于將來位置的估計(預(yù)測)，也可以是對過去位置的估計(插值或平滑). 命名這種濾波方法以它的發(fā)明者魯?shù)婪?E.卡爾曼（Rudolf E. Kalman）命名. 雖然Peter Swerling實際上更早提出了一種類似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次實現(xiàn)了卡爾曼濾波器. 卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時, 發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預(yù)測很有用, 后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦使用了這種濾波器. 關(guān)于這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發(fā)表. 目前,卡爾曼濾波已經(jīng)有很多不同的實現(xiàn). 卡爾曼最初提出的形式現(xiàn)在一般稱為簡單卡爾曼濾波器.除此以外, 還有施密特擴展濾波器,信息濾波器以及很多Bierman, Thornton 開發(fā)的平方根濾波器的變種.也行最常見的卡爾曼濾波器是鎖相環(huán)，它在收音機,計算機和幾乎任何視頻或通訊設(shè)備中廣泛存在.

5，Kalman濾波器的功能

爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測量(英文:measurement)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。應(yīng)用實例卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，對物體位置的，包含噪聲的觀察序列預(yù)測出物體的坐標位置及速度. 在很多工程應(yīng)用(雷達, 計算機視覺)中都可以找到它的身影. 同時，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個重要話題. 比如,在雷達中,人們感興趣的是跟蹤目標,但目標的位置,速度,加速度的測量值往往在任何時候都有噪聲.卡爾曼濾波利用目標的動態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響,得到一個關(guān)于目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計(濾波),也可以是對于將來位置的估計(預(yù)測)，也可以是對過去位置的估計(插值或平滑).

卡爾曼(kalman)濾波卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測量(英文:measurement)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。應(yīng)用實例卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，對物體位置的，包含噪聲的觀察序列預(yù)測出物體的坐標位置及速度. 在很多工程應(yīng)用(雷達, 計算機視覺)中都可以找到它的身影. 同時，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個重要話題. 比如,在雷達中,人們感興趣的是跟蹤目標,但目標的位置,速度,加速度的測量值往往在任何時候都有噪聲.卡爾曼濾波利用目標的動態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響,得到一個關(guān)于目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計(濾波),也可以是對于將來位置的估計(預(yù)測)，也可以是對過去位置的估計(插值或平滑). 命名這種濾波方法以它的發(fā)明者魯?shù)婪?e.卡爾曼（rudolf e. kalman）命名. 雖然peter swerling實際上更早提出了一種類似的算法. 斯坦利.施密特(stanley schmidt)首次實現(xiàn)了卡爾曼濾波器.卡爾曼在nasa埃姆斯研究中心訪問時,發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預(yù)測很有用,后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦使用了這種濾波器. 關(guān)于這種濾波器的論文由swerling (1958), kalman (1960)與 kalman and bucy (1961)發(fā)表. 目前,卡爾曼濾波已經(jīng)有很多不同的實現(xiàn).卡爾曼最初提出的形式現(xiàn)在一般稱為簡單卡爾曼濾波器.除此以外,還有施密特擴展濾波器,信息濾波器以及很多bierman, thornton 開發(fā)的平方根濾波器的變種.也行最常見的卡爾曼濾波器是鎖相環(huán)，它在收音機,計算機和幾乎任何視頻或通訊設(shè)備中廣泛存在.

6，什么是什么是卡爾曼濾波目標跟蹤完美

目標跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法》共分10章。第1章介紹了濾波方法在目標跟蹤系統(tǒng)中的地位和作用，以及濾波方法的研究進展和評價標準。第2章對卡爾曼濾波和與卡爾曼濾波相關(guān)的非線性濾波算法做了論述。第3章介紹粒子濾波，包括序貫重要性重采樣粒子濾波、輔助粒子濾波、正則化粒子濾波、擴展卡爾曼粒子濾波、高斯和粒子濾波、邊緣粒子濾波等。第4章論述等式狀態(tài)約束條件下的濾波算法，提出了一種線性等式狀態(tài)約束條件下的粒子濾波算法和一種迭代收縮非線性狀態(tài)約束條件下的濾波算法。第5章討論自適應(yīng)卡爾曼濾波，提出了一種雙重迭代變分貝葉斯自適應(yīng)卡爾曼濾波算法及其融合方法。第6章討論無序量測條件下的濾波方法，提出了一種基于不敏變換的無序量測融合算法。第7章討論網(wǎng)絡(luò)丟包條件下的濾波方法，提出了一種非線性系統(tǒng)中具有丟包情況的濾波方法。第8章研究各類非線性濾波RTs平滑算法，并在此基礎(chǔ)上提出了一種RTs分段融合方法。第9章介紹了幾種非線性濾波算法在目標跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用實例。第10章是相關(guān)的數(shù)學(xué)預(yù)備知識，內(nèi)容涉及向量和矩陣、隨機變量、隨機向量和隨機過程。《目標跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法》內(nèi)容屬于信息融合研究領(lǐng)域。針對多條件下目標跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法，本書結(jié)合近年來國內(nèi)外研究熱點進行論述，內(nèi)容較為新穎。具體內(nèi)容包括：卡爾曼濾波和非線性系統(tǒng)濾波、粒子濾波、等式狀態(tài)約束條件下的濾波、自適應(yīng)卡爾曼濾波及其融合、無序量測條件下的濾波、網(wǎng)絡(luò)丟包條件下的濾波、RTS平滑及其分段融合以及非線性濾波算法在目標跟蹤中的應(yīng)用等?！赌繕烁櫹到y(tǒng)中的濾波方法》可供電子信息、自動化、計算機應(yīng)用、控制科學(xué)與工程、信號處理、導(dǎo)航與制導(dǎo)等相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生，以及相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和研究人員參考。

在cnki上下篇kalman目標跟蹤的碩士論文吧，很多的，當然期刊也可以，不過一般情況下碩士論文講的能詳細點，然后找準一篇仔細研讀，這樣子基本上理論就沒啥問題了，編程就用matlab，用c很麻煩，很多算法都沒有得自己從頭編，matlab集成了很多的算法的，只要找出來調(diào)用就行了。這里給你說下kalman跟蹤的思路吧：0.如果你的視頻是實際錄得話，為防止檢測到偽目標，首先要對輸入的圖像進行濾波，簡單的有中值均值濾波。1.對視頻序列采用背景差分或幀間差分就可以得到運動區(qū)域了，這里重點就是背景建模，如果嫌麻煩也就別看什么單高斯或多高斯的了，直接找一個空幀(沒有運動目標)當背景就ok了，差分后就有了運動區(qū)域，然后二值化方便以后的處理。然后視有沒有陰影而進行陰影去除的工作。2.上邊這步也就是檢測出了運動區(qū)域，按你的檢測出來是要給邊邊畫圈，這個在matlab上好好研究研究怎樣提取目標邊緣的點，在原位圖圖上把邊緣的點改變成一個同像素值就行了，這樣檢測就完了。3.跟蹤，首先得找到目標的中心，因為目標不只是一個像素，必須有一個中心來表示它的坐標位置，這個方法自己想啦，什么取均值求外接矩形中心啊都可以的，然后每一幀都這么做就有一系列的中心坐標了。4.kalman，kalman的作用還是以濾波為主，相當于把第三步的那些坐標都當成信號序列，用kalman濾波，邊檢測邊濾波，kalman主要記住那5個公式，知道它的遞推過程就基本能編出來了，至于濾波器參數(shù)就在參考文獻里找吧，編出來kalman部分的程序沒多少行的，別怕。5.如果是多目標跟蹤的話就進行目標匹配的工作，相當于每幀都檢測出兩個目標，你要知道最新一幀中的每個分別對應(yīng)的是前邊幀的哪個目標。上邊這些給你一個大體的思路，你根據(jù)自己的任務(wù)選擇做哪些工作，這個題目不難的，要有信心