实例介绍
说明： 目标定位跟踪原理及应用-MATLAB仿真源程序，中国工信出版社(Principle and Application of Target Location and Tracking MATLAB Source Code,China Industrial and Information Press)
【实例截图】
【核心代码】
.
├── 《目标定位跟踪原理及应用-MATLAB仿真》源程序
│ ├── chapter1
│ │ └── 本章无程序.txt
│ ├── chapter2
│ │ └── 本章无程序.txt
│ ├── chapter3
│ │ ├── CentroidLocalization.m
│ │ ├── DoubleStationEstimate.m
│ │ ├── GridLocalization.m
│ │ ├── LeastSquareMethod.m
│ │ ├── RssiEstimate.m
│ │ ├── TargetMotionModel.m
│ │ ├── TrackingByAngle.m
│ │ ├── TrackingByDist.m
│ │ └── WeightCentroidLocation.m
│ ├── chapter4
│ │ ├── 4.5.1
│ │ │ ├── 1
│ │ │ │ └── VideoCapture.m
│ │ │ ├── 2
│ │ │ │ ├── ReadAndShowAVI.m
│ │ │ │ └── video.avi
│ │ │ ├── 3
│ │ │ │ ├── ProcessFrame.m
│ │ │ │ ├── imageFrame
│ │ │ │ ├── video.avi
│ │ │ │ └── 说明.txt
│ │ │ └── 4
│ │ │ ├── 1.png
│ │ │ ├── ProcessPixel.m
│ │ │ ├── video.avi
│ │ │ └── 使用说明.docx
│ │ ├── 4.5.3
│ │ │ ├── DATA
│ │ │ │ ├── 1.jpg
│ │ │ │ ├── 10.jpg
│ │ │ │ ├── 11.jpg
│ │ │ │ ├── 12.jpg
│ │ │ │ ├── 13.jpg
│ │ │ │ ├── 14.jpg
│ │ │ │ ├── 15.jpg
│ │ │ │ ├── 16.jpg
│ │ │ │ ├── 17.jpg
│ │ │ │ ├── 18.jpg
│ │ │ │ ├── 19.jpg
│ │ │ │ ├── 2.jpg
│ │ │ │ ├── 20.jpg
│ │ │ │ ├── 21.jpg
│ │ │ │ ├── 22.jpg
│ │ │ │ ├── 23.jpg
│ │ │ │ ├── 24.jpg
│ │ │ │ ├── 25.jpg
│ │ │ │ ├── 26.jpg
│ │ │ │ ├── 27.jpg
│ │ │ │ ├── 28.jpg
│ │ │ │ ├── 29.jpg
│ │ │ │ ├── 3.jpg
│ │ │ │ ├── 30.jpg
│ │ │ │ ├── 31.jpg
│ │ │ │ ├── 32.jpg
│ │ │ │ ├── 33.jpg
│ │ │ │ ├── 34.jpg
│ │ │ │ ├── 35.jpg
│ │ │ │ ├── 36.jpg
│ │ │ │ ├── 37.jpg
│ │ │ │ ├── 38.jpg
│ │ │ │ ├── 39.jpg
│ │ │ │ ├── 4.jpg
│ │ │ │ ├── 40.jpg
│ │ │ │ ├── 41.jpg
│ │ │ │ ├── 42.jpg
│ │ │ │ ├── 43.jpg
│ │ │ │ ├── 44.jpg
│ │ │ │ ├── 45.jpg
│ │ │ │ ├── 46.jpg
│ │ │ │ ├── 47.jpg
│ │ │ │ ├── 48.jpg
│ │ │ │ ├── 49.jpg
│ │ │ │ ├── 5.jpg
│ │ │ │ ├── 50.jpg
│ │ │ │ ├── 51.jpg
│ │ │ │ ├── 52.jpg
│ │ │ │ ├── 53.jpg
│ │ │ │ ├── 54.jpg
│ │ │ │ ├── 55.jpg
│ │ │ │ ├── 56.jpg
│ │ │ │ ├── 57.jpg
│ │ │ │ ├── 58.jpg
│ │ │ │ ├── 59.jpg
│ │ │ │ ├── 6.jpg
│ │ │ │ ├── 60.jpg
│ │ │ │ ├── 7.jpg
│ │ │ │ ├── 8.jpg
│ │ │ │ ├── 9.jpg
│ │ │ │ ├── Thumbs.db
│ │ │ │ └── kalman_for_vedio_tracking.m
│ │ │ ├── detect.m
│ │ │ └── extractball.m
│ │ ├── 4.5.4
│ │ │ ├── DATA
│ │ │ │ ├── 1.jpg
│ │ │ │ ├── 10.jpg
│ │ │ │ ├── 11.jpg
│ │ │ │ ├── 12.jpg
│ │ │ │ ├── 13.jpg
│ │ │ │ ├── 14.jpg
│ │ │ │ ├── 15.jpg
│ │ │ │ ├── 16.jpg
│ │ │ │ ├── 17.jpg
│ │ │ │ ├── 18.jpg
│ │ │ │ ├── 19.jpg
│ │ │ │ ├── 2.jpg
│ │ │ │ ├── 20.jpg
│ │ │ │ ├── 21.jpg
│ │ │ │ ├── 22.jpg
│ │ │ │ ├── 23.jpg
│ │ │ │ ├── 24.jpg
│ │ │ │ ├── 25.jpg
│ │ │ │ ├── 26.jpg
│ │ │ │ ├── 27.jpg
│ │ │ │ ├── 28.jpg
│ │ │ │ ├── 29.jpg
│ │ │ │ ├── 3.jpg
│ │ │ │ ├── 30.jpg
│ │ │ │ ├── 31.jpg
│ │ │ │ ├── 32.jpg
│ │ │ │ ├── 33.jpg
│ │ │ │ ├── 34.jpg
│ │ │ │ ├── 35.jpg
│ │ │ │ ├── 36.jpg
│ │ │ │ ├── 37.jpg
│ │ │ │ ├── 38.jpg
│ │ │ │ ├── 39.jpg
│ │ │ │ ├── 4.jpg
│ │ │ │ ├── 40.jpg
│ │ │ │ ├── 41.jpg
│ │ │ │ ├── 42.jpg
│ │ │ │ ├── 43.jpg
│ │ │ │ ├── 44.jpg
│ │ │ │ ├── 45.jpg
│ │ │ │ ├── 46.jpg
│ │ │ │ ├── 47.jpg
│ │ │ │ ├── 48.jpg
│ │ │ │ ├── 49.jpg
│ │ │ │ ├── 5.jpg
│ │ │ │ ├── 50.jpg
│ │ │ │ ├── 51.jpg
│ │ │ │ ├── 52.jpg
│ │ │ │ ├── 53.jpg
│ │ │ │ ├── 54.jpg
│ │ │ │ ├── 55.jpg
│ │ │ │ ├── 56.jpg
│ │ │ │ ├── 57.jpg
│ │ │ │ ├── 58.jpg
│ │ │ │ ├── 59.jpg
│ │ │ │ ├── 6.jpg
│ │ │ │ ├── 60.jpg
│ │ │ │ ├── 7.jpg
│ │ │ │ ├── 8.jpg
│ │ │ │ ├── 9.jpg
│ │ │ │ ├── Thumbs.db
│ │ │ │ └── kalman_for_vedio_tracking.m
│ │ │ ├── extractball.m
│ │ │ └── kalman.m
│ │ ├── KalmanForGPS.m
│ │ ├── LinerKalman1D.m
│ │ ├── LinerKalman2D.m
│ │ └── ReadAndShowAVI.m
│ ├── chapter5
│ │ ├── EKF_Angle.m
│ │ ├── EKF_For_Dist_Only_Tracking_System.m
│ │ ├── EKF_For_One_Div_UnLine_System.m
│ │ ├── UKF_Dist_CV.m
│ │ ├── main.m
│ │ └── ukf_for_track_6_div_system.m
│ ├── chapter6
│ │ ├── 6.5.2
│ │ │ ├── PF.m
│ │ │ ├── distance.m
│ │ │ ├── ffun.m
│ │ │ ├── hfun.m
│ │ │ ├── main.m
│ │ │ ├── randomR.m
│ │ │ └── sfun.m
│ │ ├── 6.5.3
│ │ │ ├── ffun.m
│ │ │ ├── hfun.m
│ │ │ ├── main.m
│ │ │ ├── randomR.m
│ │ │ └── sfun.m
│ │ ├── MonteCarlo_For_Integral.m
│ │ ├── MonteCarlo_For_Integral_2.m
│ │ ├── MonteCarlo_For_Integral_3.m
│ │ ├── MonteCarlo_For_Pai_By_Buffon.m
│ │ ├── MultinomialResamplingTest.m
│ │ ├── Particle_For_UnlineOneDiv.m
│ │ ├── RandomResamplingTest.m
│ │ ├── ResidualResamplingTest.m
│ │ └── SystematicResamplingTest.m
│ ├── chapter7
│ │ ├── 7.3.1
│ │ │ ├── KalmanFilter.m
│ │ │ ├── MTT_Model_Of_SingleStation.m
│ │ │ ├── NNClassfier.m
│ │ │ ├── getDist.m
│ │ │ └── main.m
│ │ ├── 7.3.2
│ │ │ ├── KalmanFilter.m
│ │ │ ├── NNClass.m
│ │ │ ├── PF.m
│ │ │ ├── getDist.m
│ │ │ ├── hfun.m
│ │ │ ├── main.m
│ │ │ ├── pfun.m
│ │ │ └── randomR.m
│ │ ├── MTT_Model_Of_MutiStation.m
│ │ ├── MTT_Model_Of_SingleStation.m
│ │ ├── MTT_Model_With_NNClass_SingleStation.m
│ │ └── Neighbour_Classify_exam2.m
│ ├── chapter8
│ │ ├── 8.2.1
│ │ │ └── sfuntmpl.m
│ │ ├── 8.3.1
│ │ │ ├── DistanceMessurement.mdl
│ │ │ └── SimuKalmanFilter.m
│ │ ├── 8.3.2
│ │ │ ├── DeviationAnalysis.m
│ │ │ ├── KalmanFilter.m
│ │ │ ├── SimuStateFunction.m
│ │ │ ├── System_TargetTracking_KF_Simulation.mdl
│ │ │ ├── Xkalman.mat
│ │ │ ├── Xstate.mat
│ │ │ └── Zobserv.mat
│ │ └── 8.3.3
│ │ ├── DataAnalysis.m
│ │ ├── GetDistanceFunction.m
│ │ ├── ParticleFilter.m
│ │ ├── SimuStateFunction.m
│ │ ├── System_TargetTracking_PF_Simulation.mdl
│ │ ├── Xpf.mat
│ │ ├── Xstate.mat
│ │ └── Zdist.mat
│ ├── 说明.docx
│ └── 目标定位跟踪原理及应用-简介.pdf
└── 《目标定位跟踪原理及应用-MATLAB仿真》源程序.zip
27 directories, 218 files
小贴士
感谢您为本站写下的评论，您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值，所以请认真填写。
- 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字，对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
- 相信您也不想看到一排文字/表情墙，所以请不要反馈意义不大的重复字符，也请尽量不要纯表情的回复。
- 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明，或许是您遗漏了。
- 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦，又没人会搭理，于人于己都无利。
关于好例子网
本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享，对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论平台是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
网友评论
我要评论