《MATLAB创新性滤波算法》专栏目录,持续更新中……

《MATLAB创新性滤波算法》专栏旨在分享具有一定创新性的滤波方法,并配有适当的MATLAB例程供读者参考。为了保证一定的新颖性、创新性,在编辑时耗费了大量的时间和精力,因此设置为付费专栏,以下是专栏的目录

自适应卡尔曼部分

EKF 自动匹配维度 MATLAB代码:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144758585

n维的线性卡尔曼滤波代码,MATLAB,从1维~100维可自动调节:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144742183

一维、线性卡尔曼滤波的例程(MATLAB):https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144740978

Sage husa下的CKF代码,基于Sage算法理论,自适应观测噪声R,与常规CKF对比:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144665507

强跟踪UKF算法,三维非线性状态量和观测量(MATLAB代码,订阅专栏后可直接复制到MATLAB空脚本运行,无需下载):https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144435294

【逐行注释】自适应Q的AUKF|MATLAB代码|无需下载,可直接复制到MATLAB上面运行:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/142066943

自适应无迹卡尔曼滤波例程与讲解,含完整代码:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/136231107

非卡尔曼滤波部分

粒子滤波(PF)与自适应粒子滤波(APF)在三维动态系统状态估计中的对比,使用Sage Husa自适应的思想|无需下载,订阅专栏后可看到完整代码:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144676130

多算法融合部分

经验分享部分

自适应卡尔曼滤波(包括EKF、UKF、CKF等)的创新思路------该调什么、不该调什么:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/144403040

输入误差不稳定时的UKF探索(基于MATLAB编程,有源代码):https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/138467011

后续更新

平方根卡尔曼滤波、改进卡尔曼滤波、改进粒子滤波等

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