kalman工具箱 用matlab编写 包附全部函数

kalman工具箱 装在matlab目录下可直接运行 对于学习目标跟踪很有用

function [FHQRinitx initV] = AR_to_SS（coef C y）
%
% Convert a vector auto-regressive model of order k to state-space form.
% [FHQR] = AR_to_SS（coef C y）
% 
% X（i） = A（1） X（i-1） + ... + A（k） X（i-k+1） + v where v ~ N（0 C）
% and A（i） = coef（::i） is the weight matrix for i steps ago.
% We initialize the state vector with [y（:k）‘ ... y（:1）‘]‘ since
% the state vector stores [X（i） ... X（i-k+1）]‘ in order.

[s s2 k] = size（coef）; % s is the size of the state vector
bs = s * ones（1k）; % size of each block

F = zeros（s*k）;
for i=1:k
   F（block（1bs） block（ibs）） = coef（::i）;
end
for i=1:k-1
  F（block（i+1bs） block（ibs）） = eye（s）;
end

H = zeros（1*s k*s）;
% we get to see the most recent component of the state vector 
H（block（1bs） block（1bs）） = eye（s）; 
%for i=1:k
%  H（block（1bs） block（ibs）） = eye（s）;
%end

Q = zeros（k*s）;
Q（block（1bs） block（1bs）） = C;

R = zeros（s）;

initx = zeros（k*s 1）;
for i=1:k
  initx（block（ibs）） = y（: k-i+1）; % concatenate the first k observation vectors
end

initV = zeros（k*s）; % no uncertainty about the state （since perfectly observable）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        117  2009-03-26 16:53  KalmanAll\Kalman\aaa.asv

     文件       1107  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\AR_to_SS.m

     文件        425  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\convert_to_lagged_form.m

     文件        354  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\ensure_AR.m

     文件       1045  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\eval_AR_perf.m

     文件       3005  2009-03-26 16:53  KalmanAll\Kalman\kalman_filter.asv

     文件       3007  2009-03-26 20:29  KalmanAll\Kalman\kalman_filter.m

     文件       2392  2002-11-01 16:32  KalmanAll\Kalman\kalman_forward_backward.m

     文件       1584  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\kalman_smoother.m

     文件       1872  2009-03-26 20:23  KalmanAll\Kalman\kalman_update.asv

     文件       1876  2009-03-26 20:24  KalmanAll\Kalman\kalman_update.m

     文件       1022  2002-10-23 08:17  KalmanAll\Kalman\learning_demo.m

     文件        819  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\learn_AR.m

     文件        687  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\learn_AR_diagonal.m

     文件       5515  2006-08-24 14:37  KalmanAll\Kalman\learn_kalman.m

     文件        485  2004-06-07 07:39  KalmanAll\Kalman\README.txt

     文件        535  2003-01-18 13:47  KalmanAll\Kalman\README.txt~

     文件       2039  2009-03-27 11:51  KalmanAll\Kalman\sample_lds.asv

     文件       2039  2009-03-27 11:53  KalmanAll\Kalman\sample_lds.m

     文件       1199  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\smooth_update.m

     文件        579  2002-05-29 08:59  KalmanAll\Kalman\SS_to_AR.m

     文件         28  2009-03-27 11:30  KalmanAll\Kalman\testKalman.m

     文件       1976  2009-03-25 17:51  KalmanAll\Kalman\tracking_demo.asv

     文件       2010  2009-03-30 16:21  KalmanAll\Kalman\tracking_demo.m

     文件        267  2005-05-03 13:08  KalmanAll\KPMstats\#histCmpChi2.m#

     文件       1955  2005-04-25 19:29  KalmanAll\KPMstats\beta_sample.m

     文件        199  2005-04-25 19:29  KalmanAll\KPMstats\chisquared_histo.m

     文件       1326  2005-04-25 19:29  KalmanAll\KPMstats\chisquared_prob.m

     文件       1389  2005-04-25 19:29  KalmanAll\KPMstats\chisquared_readme.txt

     文件       2127  2005-04-25 19:29  KalmanAll\KPMstats\chisquared_table.m

............此处省略577个文件信息