多传感器融合
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基于扩展卡尔曼滤波的多传感器数据融合MATLAB实现
本项目提供MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，专用于多传感器系统的异步数据时间同步与非线性融合。通过状态预测与观测更新，有效提升多源测量数据的对齐精度与融合最优性，适用于动态系统状态估计。 -
基于MATLAB的多传感器融合室内定位系统实现
本项目利用MATLAB开发了一套多传感器数据融合的室内定位系统。系统整合WiFi、蓝牙和惯性测量数据，通过卡尔曼滤波算法实现精确位置估算，适用于复杂室内环境的定位需求。 -
基于模糊神经网络的多传感器信息融合与障碍物识别系统 - MATLAB实现
本MATLAB项目利用模糊神经网络开发了一种多传感器信息融合系统，通过分区算法处理多传感器数据，精确识别障碍物的距离与方位，有效实现移动机器人导航中的动态避障功能。 -
MATLAB实现杂波环境下多传感器EKF数据融合算法仿真
本项目基于MATLAB开发，利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现杂波环境下多传感器数据融合与目标跟踪。通过数据预处理、坐标系统一和融合滤波建模，有效提升复杂环境下的跟踪精度与稳定性。 -
基于MATLAB/Simulink的卡尔曼滤波多传感器数据融合仿真系统
本项目利用MATLAB/Simulink搭建卡尔曼滤波仿真系统，涵盖状态空间建模、噪声分析与滤波器调优模块，支持多传感器数据输入，可有效提升动态系统的状态估计精度与稳定性。
