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卡尔曼滤波器的工作原理
aggresss: **1. 状态预测（Predict State）** $$\hat{x}_{k|k-1} = F_k \hat{x}_{k-1|k-1} + B_k u_k$$ 含义：基于上一时刻的状态估计 $\hat{x}_{k-1|k-1}$，通过状态转移矩阵 $F_k$ 和控制输入 $u_k$（若有），预测当前时刻的状态。符号说明： - $F_k$：状态转移矩阵（描述系统动态）。 - $B_k$：控制输入矩阵（将控制量映射到状态空间）。 - $u_k$：控制向量（外部输入，如加速度）。 **2. 协方差预测（Predict Covariance）** $$P_{k|k-1} = F_k P_{k-1|k-1} F_k^T + Q_k$$ 含义：预测当前状态的不确定性（协方差），反映预测的可信度。符号说明： - $P_{k-1|k-1}$：上一时刻的协方差矩阵。 - $Q_k$：过程噪声协方差矩阵（描述系统模型的不确定性）。 **3. 计算卡尔曼增益（Kalman Gain）** $$K_k = P_{k|k-1} H_k^T \left( H_k P_{k|k-1} H_k^T + R_k \right)^{-1}$$ 含义：根据预测协方差和测量噪声，动态调整预测值与测量值的权重。符号说明： -$H_k$：观测矩阵（将状态映射到测量空间）。 -$R_k$：测量噪声协方差矩阵（描述传感器噪声）。 **4. 状态更新（Update State）** $$\hat{x}_{k|k} = \hat{x}_{k|k-1} + K_k \left( z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1} \right)$$ 含义：结合预测值和实际测量值 $z_k$，得到更优的状态估计。符号说明： - $z_k$：当前时刻的测量值。 - $\hat{x}_{k|k}$：融合后的最优状态估计。 **5. 协方差更新（Update Covariance）** $$P_{k|k} = \left( I - K_k H_k \right) P_{k|k-1}$$ 含义：更新估计后的协方差，反映当前状态估计的不确定性。符号说明： - $I$：单位矩阵。 - $P_{k|k}$：当前时刻的最优协方差矩阵。
SSL/TLS Cipher Suites 对照表
Draina: 补充几条国密的套件 'e011': 'ECDHE_SM4_CBC_SM3', 'e051': 'ECDHE_SM4_GCM_SM3', 'e013': 'ECC_SM4_CBC_SM3', 'e053': 'ECC_SM4_GCM_SM3', 'e015': 'IBSDH_SM4_CBC_SM3', 'e055': 'IBSDH_SM4_GCM_SM3', 'e017': 'IBC_SM4_CBC_SM3', 'e057': 'IBC_SM4_GCM_SM3', 'e019': 'RSA_SM4_CBC_SM3', 'e059': 'RSA_SM4_GCM_SM3', 'e01c': 'RSA_SM4_CBC_SHA256', 'e05a': 'RSA_SM4_GCM_SHA256'
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优快云-Ada助手: 哇, 你的文章质量真不错，值得学习！不过这么高质量的文章, 还值得进一步提升, 以下的改进点你可以参考下: (1)提升标题与正文的相关性。
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