线性滤波
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卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真
应用背景 主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。应用背景包括线性卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波、目标跟踪制导、ukf滤波、交互滤波、仿真等。 关键技术 全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过 -
基于线性滤波的MATLAB图像去噪系统
该项目实现了一套高效的线性图像去噪算法，采用多种经典线性滤波技术，可有效去除灰度与彩色图像的噪声干扰。系统具有友好的交互界面和参数调节功能，在保证运行效率的同时显著提升图像视觉质量。 -
基于MATLAB的卡尔曼滤波器设计与状态估计实现
本项目利用MATLAB平台实现标准线性卡尔曼滤波器算法，旨在解决动态系统在受到随机过程中断和测量噪声干扰下的状态预测与最优估计问题。核心功能模块涵盖了系统数学建模、递归预测方程计算、测量修正方程迭代以及仿真结果的可视化分析。具体实现过程包括建立离散时间状态空间模型，通过定义状态转移矩阵和观测矩阵来描述物理系统的演化逻辑。在滤波器运行的每个时间步长内，算法严格执行预测阶段和更新阶段：预测阶段基于前一时刻的最优估计值计算当前时刻的先验状态及其协方差；更新阶段则实时引入传感器观测数据，动态计算卡尔曼增益，并以此 -
基于线性滤波法的莱斯衰落信道仿真
本项目主要实现莱斯（Ricean）衰落信道的数学模型仿真，采用基础且高效的线性滤波法进行构建。莱斯信道常用于描述存在直射路径（Line-of-Sight, LOS）的无线通信环境，如卫星通信或城市微蜂窝环境。在实现过程中，首先生成两路相互独立的平稳高斯白噪声序列作为正交分量的基础。为了模拟莱斯分布特性，在正交分量中加入代表直射波信号功率的常数分量。随后，利用指定的滤波器对生成的随机序列进行成形处理，使其满足特定的多普勒功率谱密度分布。该功能支持通过调整关键参数K因子来控制直射分量与散射分量的功率比例，从而 -
基于Windows的离散线性卡尔曼滤波器仿真系统
该项目旨在MATLAB环境下构建一个完整且高效的离散线性卡尔曼滤波器仿真框架，专为在Windows操作系统上运行进行优化。 其核心功能是针对具有不确定性的动态系统实施递归估计，通过处理包含高斯白噪声的传感器测量数据，提取出系统最接近真实值的状态。 实现方法上，系统首先建立状态空间模型，包含状态转移矩阵、观测矩阵以及过程与测量噪声的协方差配置。
