本程序提供了 Kalman 滤波器的 MATLAB 实现，用于平滑传感器数据，去除外部干扰。经过调试和验证，该滤波器有效地减少了加速度和倾角信号中的噪声，使其更加平稳。
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多维Kalman 滤波挺适合用来那些带噪声的数据，是动态系统的状态估计。简单来说，它能够从包含噪声的观测数据中估算出一个更接近真实的系统状态。这个算法适用于你需要实时更新和数据的场景，比如导航、通信、甚至控制系统。卡尔曼滤波最棒的地方是它可以动态调整，适合应用在需要快速响应的环境中，甚至是实时数据采
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卡尔曼滤波JavaScript中的（适用于node.js和浏览器）该库实现以下功能： N维卡尔曼滤波器（用于）前向卡尔曼滤波器（在线）前后平滑卡尔曼滤波器分割预测/校正步骤扩展卡尔曼滤波器（使用动力学和观测矩阵函数时）相关矩阵演示版，在本节中添加更多示例，说明您如何使用此库！安装Npm npm in
Nodejs 24 次浏览
【Quaternion Kinematics in Error-State Kalman Filter】中文版详细解析四元数在现代导航系统，特别是误差状态卡尔曼滤波（Error-State Kalman Filter, ESKF）中扮演着重要角色，因为它们能够有效地描述三维空间中的旋转。深入探讨了与
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一阶滤波算法的滤波效果显著，适用于单片机的应用场景。作者个人对其进行了深入研究并认为其使用便捷且效果良好，故分享此技术以供他人参考和实践。
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提及十种软件滤波计算法：限制幅度滤波，中值过滤器等。
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傅立叶变换是一种重要的数学工具，它在信号处理、图像分析和各种工程应用中发挥着核心作用。在本“傅立叶变换滤波演示”中，我们将深入探讨如何利用傅立叶变换进行信号滤波，以去除噪声或提取特定频率成分。傅立叶变换是将一个时域（或空间域）的信号转换到频域的过程。在时域中，信号表现为随时间变化的函数；而在频域中，
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