实例介绍
Jouni Hartikainen 编写的扩展卡尔曼滤波工具箱,包括EKF和UKF。
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── KalmanAll
├── Kalman
│ ├── AR_to_SS.m
│ ├── convert_to_lagged_form.m
│ ├── ensure_AR.m
│ ├── eval_AR_perf.m
│ ├── kalman_filter.m
│ ├── kalman_forward_backward.m
│ ├── kalman_smoother.m
│ ├── kalman_update.m
│ ├── learn_AR_diagonal.m
│ ├── learn_AR.m
│ ├── learning_demo.m
│ ├── learn_kalman.m
│ ├── README.txt
│ ├── README.txt~
│ ├── sample_lds.m
│ ├── smooth_update.m
│ ├── SS_to_AR.m
│ ├── testKalman.m
│ └── tracking_demo.m
├── KPMstats
│ ├── beta_sample.m
│ ├── chisquared_histo.m
│ ├── chisquared_prob.m
│ ├── chisquared_readme.txt
│ ├── chisquared_table.m
│ ├── clg_Mstep.m
│ ├── clg_Mstep_simple.m
│ ├── clg_prob.m
│ ├── condgauss_sample.m
│ ├── condGaussToJoint.m
│ ├── condgaussTrainObserved.m
│ ├── cond_indep_fisher_z.m
│ ├── convertBinaryLabels.m
│ ├── CVS
│ │ ├── Entries
│ │ ├── Entries.Extra
│ │ ├── Entries.Extra.Old
│ │ ├── Entries.Old
│ │ ├── Repository
│ │ ├── Root
│ │ └── Template
│ ├── cwr_demo.m
│ ├── cwr_em.m
│ ├── cwr_predict.m
│ ├── cwr_prob.m
│ ├── cwr_readme.txt
│ ├── cwr_test.m
│ ├── dirichletpdf.m
│ ├── dirichletrnd.m
│ ├── dirichlet_sample.m
│ ├── distchck.m
│ ├── eigdec.m
│ ├── est_transmat.m
│ ├── fit_paritioned_model_testfn.m
│ ├── fit_partitioned_model.m
│ ├── gamma_sample.m
│ ├── gaussian_prob.m
│ ├── gaussian_sample.m
│ ├── #histCmpChi2.m#
│ ├── histCmpChi2.m
│ ├── histCmpChi2.m~
│ ├── KLgauss.m
│ ├── linear_regression.m
│ ├── logist2Apply.m
│ ├── logist2ApplyRegularized.m
│ ├── logist2Fit.m
│ ├── logist2FitRegularized.m
│ ├── logist2.m
│ ├── logistK_eval.m
│ ├── logistK.m
│ ├── marginalize_gaussian.m
│ ├── matrix_normal_pdf.m
│ ├── matrix_T_pdf.m
│ ├── mc_stat_distrib.m
│ ├── mixgauss_classifier_apply.m
│ ├── mixgauss_classifier_train.m
│ ├── mixgauss_em.m
│ ├── mixgauss_init.m
│ ├── mixgauss_Mstep.m
│ ├── mixgauss_prob.m
│ ├── mixgauss_prob_test.m
│ ├── mixgauss_sample.m
│ ├── mkPolyFvec.m
│ ├── mk_unit_norm.m
│ ├── multinomial_prob.m
│ ├── multinomial_sample.m
│ ├── multipdf.m
│ ├── multirnd.m
│ ├── normal_coef.m
│ ├── partial_corr_coef.m
│ ├── parzenC.c
│ ├── parzenC.dll
│ ├── parzenC.mexglx
│ ├── parzenC_test.m
│ ├── parzen_fit_select_unif.m
│ ├── parzen.m
│ ├── pca.m
│ ├── README.txt
│ ├── rndcheck.m
│ ├── sample_discrete.m
│ ├── sample_gaussian.m
│ ├── sample.m
│ ├── standardize.m
│ ├── standardize.m~
│ ├── student_t_logprob.m
│ ├── student_t_prob.m
│ ├── test_dir.m
│ ├── unidrndKPM.m
│ ├── unidrndKPM.m~
│ ├── unif_discrete_sample.m
│ └── weightedRegression.m
└── KPMtools
├── approxeq.m
├── approx_unique.m
├── argmax.m
├── argmin.m
├── asdemo.html
├── asdemo.m
├── asort.m
├── asort.m~
├── assert.m
├── assign_cols.m
├── assignEdgeNums.m
├── axis_pct.m
├── bipartiteMatchingDemo.m
├── bipartiteMatchingDemo.m~
├── bipartiteMatchingDemoPlot.m
├── bipartiteMatchingDemoPlot.m~
├── bipartiteMatchingHungarian.m
├── bipartiteMatchingIntProg.m
├── bipartiteMatchingIntProg.m~
├── block.m
├── cell2num.m
├── centeringMatrix.m
├── chi2inv.m
├── choose.m
├── collapse_mog.m
├── colmult.c
├── colmult.mexglx
├── compute_counts.m
├── computeROC.m
├── conf2mahal.m
├── cross_entropy.m
├── CVS
│ ├── Entries
│ ├── Entries.Extra
│ ├── Entries.Extra.Old
│ ├── Entries.Old
│ ├── Repository
│ ├── Root
│ └── Template
├── dirKPM.m
├── dirKPM.m~
├── div.m
├── draw_circle.m
├── draw_ellipse_axes.m
├── draw_ellipse.m
├── em_converged.m
├── entropy.m
├── exportfig.m
├── extend_domain_table.m
├── factorial.m
├── filepartsLast.m
├── filepartsLast.m~
├── find_equiv_posns.m
├── genpathKPM.m
├── genpathKPM.m~
├── hash_add.m
├── hash_del.m
├── hash_lookup.m
├── hsvKPM.m
├── hungarian.m
├── image_rgb.m
├── imresizeAspect.m
├── ind2subv.c
├── ind2subv.m
├── initFigures.m
├── initFigures.m~
├── installC_KPMtools.m
├── isemptycell.m
├── isposdef.m
├── is_psd.m
├── isscalar.m
├── is_stochastic.m
├── isvector.m
├── junk.c
├── loadcell.m
├── logb.m
├── logdet.m
├── logsumexp.m
├── logsumexpv.m
├── logsum.m
├── logsum_simple.m
├── logsum_test.m
├── marginalize_table.m
├── marg_table.m
├── matprint.m
├── max_mult.c
├── max_mult.m
├── mexutil.c
├── mexutil.h
├── mkdirKPM.m
├── mk_multi_index.m
├── mk_stochastic.m
├── montageKPM2.m
├── montageKPM3.m
├── montageKPM.m
├── mult_by_table.m
├── myintersect.m
├── myismember.m
├── myones.m
├── myplot.m
├── myrand.m
├── myrepmat.m
├── myreshape.m
├── mysetdiff.m
├── mysize.m
├── mysubset.m
├── mysymsetdiff.m
├── myunion.m
├── nchoose2.m
├── ncols.m
├── nonmaxsup.m
├── normaliseC.c
├── normaliseC.dll
├── normalise.m
├── normalize.m
├── nrows.m
├── num2strcell.m
├── optimalMatchingIntProg.m~
├── optimalMatching.m
├── optimalMatchingTest.m
├── optimalMatchingTest.m~
├── partitionData.m
├── partition_matrix_vec.m
├── pca_kpm.m
├── pca_netlab.m
├── pick.m
├── plot_axis_thru_origin.m
├── plotBox.m
├── plotBox.m~
├── plotColors.m
├── plotColors.m~
├── plotcov2.m
├── plotcov3.m
├── plot_ellipse.m
├── plotgauss1d.m
├── plotgauss2d.m
├── plotgauss2d_old.m
├── plot_matrix.m
├── plot_polygon.m
├── plotROCkpm.m
├── plotROC.m
├── polygon_area.m
├── polygon_centroid.m
├── polygon_intersect.m
├── previewfig.m
├── process_options.m
├── rand_psd.m
├── README.txt
├── rectintC.m
├── rectintLoopC.c
├── rectintLoopC.dll
├── rectintLoopC.mexglx
├── rectintSparseC.m
├── rectintSparseLoopC.c
├── rectintSparseLoopC.dll
├── rectintSparse.m
├── repmatC.c
├── repmatC.dll
├── repmatC.mexglx
├── rgb2grayKPM.m
├── rnd_partition.m
├── rotate_xlabel.m
├── safeStr.m
├── sample_discrete.m
├── sampleUniformInts.m
├── setdiag.m
├── set_xtick_label_demo.m
├── set_xtick_label.m
├── softeye.m
├── sort_evec.m
├── splitLongSeqIntoManyShort.m
├── sprintf_intvec.m
├── sqdist.m
├── strmatch_multi.m
├── strmatch_substr.m
├── strsplit.m
├── subplot2.m
├── subplot3.m
├── subsets1.m
├── subsets1.m~
├── subsetsFixedSize.m
├── subsets.m
├── subv2ind.c
├── subv2ind.m
├── sumv.m
├── suptitle.m
├── unaryEncoding.m
├── wrap.m
├── xticklabel_rotate90.m
├── zipload.m
└── zipsave.m
6 directories, 299 files
标签:
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