科尔曼
共 1,488 篇文章
科尔曼 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 1488 篇文章，持续更新中。
科尔摩根伺服驱动器串口通信协议
基于标准串口通信协议设计，支持科尔摩根S300-S600系列伺服驱动器的灵活控制与数据交互，适用于自由口编程场景，具备高兼容性与稳定性。
曼切斯特编码
详解曼切斯特编码的原理与应用，涵盖信号转换、数据传输及实际工程实现，适合通信系统开发者和相关技术人员参考。
四轴姿态解算代码
适用于无人机或机器人项目开发，提供四轴姿态解算的完整代码实现，涵盖卡尔曼滤波与互补滤波算法，帮助开发者快速构建稳定的姿态控制模块。
多传感器融合算法
基于传感器数据协同处理技术，实现多源信息高效融合。采用卡尔曼滤波与加权平均算法结合，提升系统感知精度与稳定性，适用于复杂环境下的实时决策场景。
卡尔曼滤波源码
可直接用于工业传感器数据融合的卡尔曼滤波源码，基于多传感器姿态估计优化设计，经过多个实际项目验证，具备高精度与稳定性，适合嵌入式系统开发使用。
自适应非线性卡尔曼滤波算法
针对复杂动态系统设计的自适应非线性卡尔曼滤波算法，可直接用于工业控制与导航定位场景。基于实时误差估计优化滤波参数，提升系统鲁棒性与跟踪精度，已在多个工程项目中验证效果。
多信息理论与研究
难得一见的多信息理论完整资料，涵盖信息论核心概念与模式识别方法，结合卡尔曼滤波技术深入解析，适合进阶学习与研究参考。
卡尔曼滤波器介绍
基于实际项目验证的卡尔曼滤波器解析，涵盖离散卡尔曼理论与扩展卡尔曼滤波器的应用方法，配有直观图示与实例说明，适合工程师快速掌握核心算法逻辑与实现技巧。
卡尔曼滤波
解决磁罗盘校准中的误差问题，基于椭圆拟合的卡尔曼滤波方法提升方向精度，适用于导航与传感器融合开发。
科尔摩根ACS_GEN6中文说明书
从基础配置到高级调试，循序渐进讲解科尔摩根ACS_GEN6的使用方法。涵盖参数设置、通信协议及故障排查等核心内容，适合工程师快速上手与深入应用。
卡尔曼滤波程序
想要提升系统对噪声干扰的抗性？卡尔曼滤波程序通过动态建模与最优估计，精准处理位置数据，适用于实时定位、导航与信号处理场景。
关于卡尔曼滤波的matlab的原理及应用
基于实际工程案例验证的卡尔曼滤波MATLAB实现方案，涵盖算法原理与多场景应用解析，适合信号处理与控制系统开发人员参考。
ADX330 self-balance source code
难得一见的ADX330自平衡小车完整源码，融合卡尔曼滤波与PID控制算法，C语言实现，适用于嵌入式开发与运动控制研究。
6050DMP
基于MPU6050与HMC5883L的互补滤波算法实现高精度姿态解算，融合加速度计与磁力计数据提升方向稳定性。采用卡尔曼滤波优化模型，适用于无人机、机器人等实时定位场景。
捷联惯导仿真程序
帮助开发者快速掌握捷联惯导核心算法，包含四元数法、卡尔曼滤波及初始对准仿真，适用于导航系统研究与工程实践，代码结构清晰，调试通过，误差分析符合经典文献。
双卡尔曼滤波算法估计电动汽车
利用双卡尔曼滤波算法估计电动汽车用锂离子动力电池的内部状态
卡尔曼滤波简介及其算法实现代码
卡尔曼滤波简介及其算法实现代码，可以帮助大家学习，欢迎大家下载
SH88F2051_4051CV2.1
SH88F2051_4051CV2.1,卡尔曼(kalman)+陀螺仪相关资料分享啦，欢迎来下载
SH88F2051_4051V2.0
SH88F2051_4051V2.0,卡尔曼(kalman)+陀螺仪相关资料分享啦，欢迎来下载
LPY530AL
想要在项目中实现更精准的运动追踪与姿态估计？LPY530AL结合卡尔曼滤波器与陀螺仪技术，提供了一套完整的解决方案。无论是机器人导航还是VR设备开发，都能有效提升数据处理的准确性和稳定性。深入了解其工作原理及应用实例，助你轻松解决传感器融合中的常见难题。