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KAlman-Bucy滤波器是现代控制理论中的重要组成部分，广泛应用于信号处理、导航系统及机器人技术等领域。它通过递归方式估计系统的状态，即使在噪声环境下也能提供准确的结果。对于从事自动化控制、航空航天或智能设备开发的工程师而言，掌握KAlman-Bucy算法不仅能够提升项目性能，还能增强个人技能竞争力。本站汇集了405份精选资源，涵盖从基础教程到高级应用案例，助您快速成长为领域专家。

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本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。 它以一种改进的自适应 混合高斯模型为背景更新方法，用连通区检测算法分割出前景目标，以 Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况....

📅 👤 凌云御清风
摄像机 条件下 更新 运动目标检测

matlab，非线性卡尔曼滤波（ukf unscented kalman filtering），...

📅 👤 nanfeicui
matlab

这是一篇论文，是Kalman1960发表的关于Kalman Filtering 的原文，具有非常高的参考价值，学习信号处理的人都必须看这篇论文...

📅 👤 熊少锋
论文

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