文献实现的粒子滤波器跟踪算法测试例程

资 源 简 介

文献实现的粒子滤波器跟踪算法测试例程

详 情 说 明

在技术实现层面，我们将探讨多个MATLAB应用场景的解决方案。首先针对粒子滤波器跟踪算法，其核心是通过随机粒子集合来近似概率分布，特别适合非线性和非高斯系统的状态估计问题。测试例程通常包含重要性采样、重采样和状态估计三个关键环节的实现。

梅林变换作为时间序列分析的有力工具，能够将时域信号转换为具有尺度不变性的特征空间。在MATLAB中实现时需要注意基函数的选择和变换参数的设置，这直接影响特征提取的效果。逐步线性回归方法结合了前向选择和后向消除的优点，通过F统计量自动筛选显著变量，MATLAB的stepwiselm函数可直观展示变量进入模型的顺序及其贡献度。

对于GPS/INS组合导航系统，松耦合架构通过卡尔曼滤波融合两类传感器的优势。MATLAB实现时需要特别注意坐标系转换和时间同步问题，惯性导航的误差补偿模型直接影响最终定位精度。图像纹理分析模块包含几何特征计算体系，其中矩形度反映目标与矩形的相似程度，伸长度描述形状的长宽比特性，这些特征参数的MATLAB实现通常基于区域props函数的二值图像处理流程。