kalman-filter

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我正試圖在OpenCV 2.2中實現一個用於3D跟蹤的卡爾曼濾波器。狀態變量是座標x，y，z，後面是速度Vx，Vy和Vz，我只能測量x，y和z。我使用了O'reilly的一本書「學習OpenCV」中的一個例子來開始，但是當我嘗試將示例應用於我的問題時，事情變得有點混亂。這是我的實現（我試圖將代碼簡化爲相關部分，並且我已經評論了很多內容，希望可以緩解閱讀）。 CvKalman* kalman =

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Opencv卡爾曼濾波器預測沒有新的觀測

我想使用Opencv卡爾曼濾波器實現平滑的一些噪聲點。所以我試着爲它編寫一個簡單的測試。比方說，我有一個觀察（一點）。我正在接收新觀測的每個幀，我稱卡爾曼預測和卡爾曼正確。 opencv卡爾曼濾波器正確後的狀態是「跟隨點」，沒關係。然後讓我們說我有一個缺失的觀察，我想要卡爾曼濾波器更新和預測新的狀態。在這裏，我的代碼失敗了：如果我調用kalman.predict（），則值不再更新。這裏是我的代

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Python使用卡爾曼濾波器來改善仿真效果，但效果更差

對於我在將卡爾曼濾波器（KF）應用於以下預測問題時看到的行爲有疑問。我已經包含了一個簡單的代碼示例。目標：我想知道KF是否適用於使用現在獲得的測量結果（在t）提前一天（t + 24小時）的預測/模擬結果。我們的目標是獲得儘可能接近測量儘可能假設的預測：我們假設測量是完美的（也就是說，如果我們能得到的預測測量完全匹配，我們很高興。）。我們有一個測量變量（z，實際風速）和一個模擬變量（x，預測風

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EKF - 如何檢測過濾器是否收斂？

我實現了一個EKF。該算法工作得很好，但我需要一個標準來檢測初始化後濾波器何時收斂。什麼是最好/最常見的方式來做到這一點。我有兩個想法： 1.）當創新達到預先設定的限制時。 2.）估計方差達到預定限制時。有什麼建議嗎？

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解釋卡爾曼濾波器中的過程噪聲術語

我只是在學習卡爾曼濾波器。在卡爾曼濾波術語中，我對處理噪音有一些困難。在許多具體的例子中，過程噪音似乎被忽略（最集中於測量噪音）。如果有人能指點我一些入門級的鏈接，用例子很好地描述過程噪音，那很好。讓我們用一個具體的例子標爲我的問題，因爲： x_j = a x_j-1 + b u_j + w_j 比方說，隨着時間的推移冰箱內x_j車型的溫度。它是5度，應該保持這種方式，所以我們使用a = 1

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使用卡爾曼濾波與OpenCV和處理進行人臉跟蹤

我正在嘗試對我正在嘗試的簡單遊戲執行人臉跟蹤。我正在處理它。我用OpenCV做簡單的人臉檢測，使用Haar Cascades。但是，隨着時間的推移順利追蹤臉部會出現問題。此外，它不檢測傾斜的臉。對於一些Google-ing，我發現我必須實現卡爾曼濾波器來平滑人臉跟蹤。但是，這是我第一次聽說卡爾曼濾波器，而且我很難實現它。我在處理使用這個庫的OpenCV：https://github.com/

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用「不確定性帶」顯示數據跟時間的痕跡

提前將非編程問題帶到SO，但是the powers-that-be have determined that all MATLAB-related questions belong here道歉。我一直在做一些卡爾曼濾波器和繪製狀態變量估計，看看它們是如何隨時間推移而收斂的。現在，我想直觀地表示協方差矩陣，它表示估計中的不確定性。所以我寫了一個小函數，在估計值周圍給一個樂隊增色。（編輯注：先前

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卡爾曼濾波器跟蹤使用給定的X，Y在Opencv中的對象C++

我是卡爾曼跟蹤新手，所以我不知道如何開始。我有程序檢測面部，在檢測到面部後，我想將面部的中心x.y發送到卡爾曼濾波器以畫出顯示運動方向的線條。我如何開始？提前致謝。

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在Matlab中改進卡爾曼濾波器的計算速度

我正在計算一個Matlab中的統計模型，它必須每次迭代運行約200卡爾曼濾波器，並且我想迭代modelat至少10000次，這表明我應該在最少200萬次。因此，我正在尋找一種方法來優化這部分Matlab的計算速度。我已經完成了每個操作的操作，嘗試使用所有可用的技巧來優化Matlab中的計算，但是我想走得更遠... 我不熟悉C/C++，但是我讀了mex -file在某些情況下可能有用。任何人都可以告

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在Android移動設備上的原始GPS座標已經改進了卡爾曼

我正在研究Android上的導航應用。這基本上意味着返回的GPS座標的質量對我至關重要。該應用程序旨在主要用於三星Galaxy S3，最低SDK版本15. 我想過使用卡爾曼濾波器來改善我的位置數據，但是我不太確定這是否會給我帶來一些進步。我聽說安卓設備上的GPS數據已經通過卡爾曼預處理，我不太確定這是否屬實。所以如果有人知道對於我來說知道從位置傳感器返回的座標是否已經用卡爾曼進行了預處理並且如果