文件名称：go-estimate:Go中的状态估计和过滤算法
文件大小：51KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 23:50:32
golang particle-filter estimator filtering unscented-kalman-filter
go-estimate：Go中的状态估计和过滤算法 该软件包提供了一小组用Go编写的基本过滤算法。 当前，它提供以下过滤器和估计器的实现： 也称为SIR粒子滤波器 也称为Sigma点滤波器 也称为非线性卡尔曼滤波器 也称为线性卡尔曼滤波器 另外，它为Kalman滤波器提供了平滑的实现，这是一种最佳的高斯平滑算法。 在smooth包中实现的LKF （线性卡尔曼滤波器）和EKF （扩展卡尔曼滤波器）都有变体。 UKF平滑将在将来实施。 开始吧 获取包装： $ go get github.com/milosgajdos/go-estimate 获取依赖项： $ make dep 运行单元测试： $ make test 您可以在go-estimate-examples中找到各种用法示例。 去做 平方根过滤器 信息过滤器 平滑处理适用于KF和EKF的Rauch–Tung–Strie
【文件预览】：
go-estimate-master
----.gitignore(518B)
----README.md(3KB)
----rand()
--------rand_test.go(991B)
--------rand.go(2KB)
----.github()
--------workflows()
----smooth()
--------smooth.go(201B)
--------rts()
--------erts()
----LICENSE(11KB)
----go.mod(272B)
----estimate()
--------base.go(1KB)
--------base_test.go(984B)
----.golangci.yml(263B)
----filter.go(2KB)
----particle()
--------particle.go(279B)
--------bf()
----kalman()
--------ekf()
--------ukf()
--------kf()
--------kalman.go(335B)
----noise()
--------none.go(979B)
--------zero.go(1KB)
--------gaussian.go(2KB)
--------none_test.go(938B)
--------gaussian_test.go(2KB)
--------zero_test.go(2KB)
----go.sum(4KB)
----sim()
--------model_test.go(3KB)
--------plot.go(3KB)
--------model.go(3KB)
--------plot_test.go(534B)
----Makefile(400B)