Ⅰ matlab粒子濾波中，請問狀態方程的x(t)和觀測方程的y(t)表達什麼意思
舉個比較簡單的例子，粒子濾波主要用來解決非線性非高斯問題，方法是通過蒙特卡羅方法生成具有一定概率密度分布的粒子，假設為N個，通過對粒子後驗概率的求解，得到目標狀態的最優估計，
假設現在粒子初始狀態為X(0)=1，於是在X（0）附近用正態分布生成N個粒子，生成的N個粒子可能是1，2，0，3，1，1，這些粒子中肯定1出現的概率是最大的,對每個粒子初始權值1/N;
假設現有一個狀態轉移方程X(t)=X(t-1)+1+W,於是將這N個粒子通過狀態轉移方程求得了X(1)時刻的粒子狀態，2，3，1，4，2，2（這里沒有加上雜訊W，為了看著方便，W一般是高斯雜訊）
得到狀態後通過觀測方程求每個粒子的權值w(1)i，一般實際中用似然度函數，比如對於一個圖像人頭通過顏色直方圖進行跟蹤，那這個觀測方程就是顏色直方圖的似然度函數，於是得到了每個粒子的似然度匹配值，假設X(1)i(i表示N個粒子中的第i個粒子)的似然度值為wp(1)i，用X(0)i的粒子權值w(0)i*wp(1)i，得到了未歸一化的權值，再對其進行歸一化就得到了w(1)i,而X在T=1時刻的估計值就可以用X(1)=SUM(X(1)i*w(1)i); i=1~N來求得，或者也可以取w最大的一點的X值
也就是說在粒子濾波器中狀態轉移方程求的是粒子在下一個時刻的狀態，觀測方程是對粒子在這一狀態的評價，即這個狀態與最優的狀態相比好不好，好，則這一點所佔的權重就大，不好，則占的權重就小
Ⅱ 用matlab算矩陣相似度
圖像相似度計算主要用於對於兩幅圖像之間內容的相似程度進行打分，根據分數的高低來判斷圖像內容的相近程度。
可以用於計算機視覺中的檢測跟蹤中目標位置的獲取，根據已有模板在圖像中找到一個與之最接近的區域。然後一直跟著。已有的一些演算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子濾波等等也都是需要這方面的理論去支撐。
還有一方面就是基於圖像內容的圖像檢索，也就是通常說的以圖檢圖。比如給你某一個人在海量的圖像資料庫中羅列出與之最匹配的一些圖像，當然這項技術可能也會這樣做，將圖像抽象為幾個特徵值，比如Trace變換，圖像哈希或者Sift特徵向量等等，來根據資料庫中存得這些特徵匹配再返回相應的圖像來提高效率。
(1)直方圖匹配。
比如有圖像A和圖像B，分別計算兩幅圖像的直方圖，HistA，HistB，然後計算兩個直方圖的歸一化相關系數（巴氏距離，直方圖相交距離）等等。
這種思想是基於簡單的數學上的向量之間的差異來進行圖像相似程度的度量，這種方法是目前用的比較多的一種方法，第一，直方圖能夠很好的歸一化，比如通常的256個bin條的。那麼兩幅解析度不同的圖像可以直接通過計算直方圖來計算相似度很方便。而且計算量比較小。
Ⅲ 如何將下面的離散化公式用粒子（群）濾波演算法估計Qo和po（matlab程序實現）.
這個確實有難度啊
Ⅳ 基於顏色的粒子濾波目標跟蹤演算法MATLAB模擬與改進
我這里有一個粒子群的完整範例：functionmain()clc;clearall;closeall;tic;%程序運行計時E0=0.001;%允許誤差MaxNum=100;%粒子最大迭代次數narvs=1;%目標函數的自變數個數particlesize=30;%粒子群規模c1=2;%每個粒子的個體學習因子，也稱為加速常數c2=2;%每個粒子的社會學習因子，也稱為加速常數w=0.6;%慣性因子vmax=0.8;%粒子的最大飛翔速度x=-5+10*rand(particlesize,narvs);%粒子所在的位置v=2*rand(particlesize,narvs);%粒子的飛翔速度%用inline定義適應度函數以便將子函數文件與主程序文件放在一起，%目標函數是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))%inline命令定義適應度函數如下：fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');%inline定義的適應度函數會使程序運行速度大大降低fori=1:particlesizeforj=1:narvsf(i)=fitness(x(i,j));endendpersonalbest_x=x;personalbest_faval=f;[globalbest_favali]=min(personalbest_faval);globalbest_x=personalbest_x(i,:);k=1;whilek<=MaxNumfori=1:particlesizeforj=1:narvsf(i)=fitness(x(i,j));endiff(i)vmax;v(i,j)=vmax;elseifv(i,j)<-vmax;v(i,j)=-vmax;endendx(i,:)=x(i,:)+v(i,:);endifabs(globalbest_faval)<E0,break,endk=k+1;endValue1=1/globalbest_faval-1;Value1=num2str(Value1);%strcat指令可以實現字元的組合輸出disp(strcat('themaximumvalue','=',Value1));%輸出最大值所在的橫坐標位置Value2=globalbest_x;Value2=num2str(Value2);disp(strcat('thecorrespondingcoordinate','=',Value2));x=-5:0.01:5;y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);plot(x,y,'m-','linewidth',3);holdon;plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);legend('目標函數','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');gridon;toc;
Ⅳ 粒子濾波的作用
所謂粒子濾波就是指：通過尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本來近似的表示概率密度函數，用樣本均值代替積分運算，進而獲得系統狀態的最小方差估計的過程，這些樣本被形象的稱為「粒子」，故而叫粒子濾波。
粒子濾波的作用：
粒子濾波技術在非線性、非高斯系統表現出來的優越性，決定了它的應用范圍非常廣泛。另外，粒子濾波器的多模態處理能力，也是它應用廣泛的原因之一。國際上，粒子濾波已被應用於各個領域。在經濟學領域，它被應用在經濟數據預測；在軍事領域已經被應用於雷達跟蹤空中飛行物，空對空、空對地的被動式跟蹤；在交通管制領域它被應用在對車或人視頻監控；它還用於機器人的全局定位。
Ⅵ 如何用c語言編寫跟蹤程序~~以往是用粒子濾波演算法跟蹤
Python break語句，就像在C語言中，打破了最小封閉for或while循環。
break語句用來終止循環語句，即循環條件沒有False條件或者序列還沒被完全遞歸完，也會停止執行循環語句。
break語句用在while和for循環中。
如果您使用嵌套循環，break語句將停止執行最深層的循環，並開始執行下一行代碼。
Ⅶ 粒子濾波怎麼用顏色直方圖計算相似度函數
？？？？