一、扩展卡尔曼滤波EKF二、去偏转换卡尔曼滤波CMKF三、最小二乘拟和的方法四、最小二乘、EKF、CMKF的比较五、野值剔除算法

资 源 简 介

文件包含有5项内容：一、扩展卡尔曼滤波EKF二、去偏转换卡尔曼滤波CMKF三、最小二乘拟和的方法四、最小二乘、EKF、CMKF的比较五、野值剔除算法用matlab实现了这些具体算法和要求

详 情 说 明

在这个文档中，我们讨论了5个主要内容，分别是：

1. 扩展卡尔曼滤波EKF，这个算法可以用来对非线性问题进行估计，并且在许多应用领域都被广泛使用。

2. 去偏转换卡尔曼滤波CMKF，这个算法可以通过对传感器数据进行一些预处理，使得卡尔曼滤波更加准确。

3. 最小二乘拟和的方法，这个方法可以用来拟合一组数据，并且在许多科学领域都被广泛使用。

4. 最小二乘、EKF、CMKF的比较，我们在这里比较了这三种滤波算法的优缺点，帮助您选择最适合您应用的算法。

5. 野值剔除算法，我们还提供了一个用matlab实现的算法，可以帮助您在数据处理中去除异常值，提高数据的准确性。

通过这些算法和要求，我们可以帮助您更好地处理数据，并且在您的应用中取得更好的效果。如果您有任何问题或建议，请随时联系我们。