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目標跟蹤

將提升小波用于目標跟蹤。小波提升的核心就是更新算法和預測算法,通過預測算法可以得到高頻信息,而通過更新算子可以得到正確的低頻信息.提升樣式可以實現原位計算和整數提升,并且變換的中間結果是交織排列的

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matlab做的基于交互多模(IMM)算法的機動目標跟蹤仿真程序

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論文都是我花錢下載的5毛一頁阿基于視覺引導和超聲測距的運動目標跟蹤和抓取

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目標跟蹤的擴展卡爾曼濾波算法主函數的文件是：kal_demo.m 近似網格濾波的主函數文件是：bayes_demo.m 近似網格濾波劃分網格的方法是：以目標上一個時刻的位置作為中心進行網格

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PARTICLE FILLTER 粒子濾波算法應用于多目標跟蹤.

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這是kalman濾波的仿真作業,實現kalman濾波在目標跟蹤中的應用

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優于Kalman濾波的粒子濾波在目標跟蹤中的應用

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實驗2：建立嚮導和同步實驗 Spartan-3E目標板的初學者組件 by Picoblaze

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實驗三：全局時間約束實驗 Spartan-3E目標板的初學者組件 by Picoblaze

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Kalman濾波在目標跟蹤中的應用,matlab編寫。

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