ukf

卡尔曼滤波解释及示例卡尔曼滤波的本质是用数学方法平衡预测与观测的可信度，通过不断迭代逼近真实状态。其高效性和鲁棒性，通常在导航定位中，需要融合GPS、加速度计、陀螺仪、激光雷达或摄像头数据，来提高位置精度。简单讲，卡尔曼滤波就是通过预测-更新循环，动态权衡模型预测与传感器测量，在噪声环境中实现最优估计，其数学本质是贝叶斯滤波在高斯噪声下的解析解。

软件算法开发

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大福是小强

042_Unscented Kalman Filter in Matlab无迹卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)是一种基于卡尔曼滤波的非线性状态估计方法，它通过一种称为无迹变换(Unscented Transformation)的方法，将非线性系统的状态估计问题转化为线性系统的状态估计问题，然后使用卡尔曼滤波器进行状态估计。

可编程芯片开发

基于UKF无迹卡尔曼滤波的电池Soc估计matlab仿真目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介4.1 电池模型4.2 无迹卡尔曼滤波（UKF）