Ⅰ matlab粒子滤波中，请问状态方程的x(t)和观测方程的y(t)表达什么意思
举个比较简单的例子，粒子滤波主要用来解决非线性非高斯问题，方法是通过蒙特卡罗方法生成具有一定概率密度分布的粒子，假设为N个，通过对粒子后验概率的求解，得到目标状态的最优估计，
假设现在粒子初始状态为X(0)=1，于是在X（0）附近用正态分布生成N个粒子，生成的N个粒子可能是1，2，0，3，1，1，这些粒子中肯定1出现的概率是最大的,对每个粒子初始权值1/N;
假设现有一个状态转移方程X(t)=X(t-1)+1+W,于是将这N个粒子通过状态转移方程求得了X(1)时刻的粒子状态，2，3，1，4，2，2（这里没有加上噪声W，为了看着方便，W一般是高斯噪声）
得到状态后通过观测方程求每个粒子的权值w(1)i，一般实际中用似然度函数，比如对于一个图像人头通过颜色直方图进行跟踪，那这个观测方程就是颜色直方图的似然度函数，于是得到了每个粒子的似然度匹配值，假设X(1)i(i表示N个粒子中的第i个粒子)的似然度值为wp(1)i，用X(0)i的粒子权值w(0)i*wp(1)i，得到了未归一化的权值，再对其进行归一化就得到了w(1)i,而X在T=1时刻的估计值就可以用X(1)=SUM(X(1)i*w(1)i); i=1~N来求得，或者也可以取w最大的一点的X值
也就是说在粒子滤波器中状态转移方程求的是粒子在下一个时刻的状态，观测方程是对粒子在这一状态的评价，即这个状态与最优的状态相比好不好，好，则这一点所占的权重就大，不好，则占的权重就小
Ⅱ 用matlab算矩阵相似度
图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。
可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。
还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。
(1)直方图匹配。
比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。
这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin条的。那么两幅分辨率不同的图像可以直接通过计算直方图来计算相似度很方便。而且计算量比较小。
Ⅲ 如何将下面的离散化公式用粒子（群）滤波算法估计Qo和po（matlab程序实现）.
这个确实有难度啊
Ⅳ 基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法MATLAB仿真与改进
我这里有一个粒子群的完整范例：functionmain()clc;clearall;closeall;tic;%程序运行计时E0=0.001;%允许误差MaxNum=100;%粒子最大迭代次数narvs=1;%目标函数的自变量个数particlesize=30;%粒子群规模c1=2;%每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数c2=2;%每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数w=0.6;%惯性因子vmax=0.8;%粒子的最大飞翔速度x=-5+10*rand(particlesize,narvs);%粒子所在的位置v=2*rand(particlesize,narvs);%粒子的飞翔速度%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))%inline命令定义适应度函数如下：fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低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指令可以实现字符的组合输出disp(strcat('themaximumvalue','=',Value1));%输出最大值所在的横坐标位置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('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');gridon;toc;
Ⅳ 粒子滤波的作用
所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。
粒子滤波的作用：
粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。
Ⅵ 如何用c语言编写跟踪程序~~以往是用粒子滤波算法跟踪
Python break语句，就像在C语言中，打破了最小封闭for或while循环。
break语句用来终止循环语句，即循环条件没有False条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。
break语句用在while和for循环中。
如果您使用嵌套循环，break语句将停止执行最深层的循环，并开始执行下一行代码。
Ⅶ 粒子滤波怎么用颜色直方图计算相似度函数
？？？？