本文深入探讨卡尔曼滤波的理论基础，并通过C++代码示例阐述其五个关键公式。同时，文章讨论了卡尔曼滤波的参数调整，特别是如何理解传感器观测状态的数量对滤波过程的影响。此外，还详细解释了协方差矩阵的直观意义和计算方法，指出当变量独立时，协方差矩阵为对角阵。
结合C++代码介绍Kalmanfilter卡尔曼滤波的5个公式
这个公式有问题，改成下面的
详解卡尔曼滤波原理
卡尔曼滤波 - - 附C++程序
卡尔曼滤波的理解以及参数调整
Hmn，zm1，Kn*m
传感器能观测到几个状态m就是几
XY独立，那么E(XY)=E(X)E(Y)，于是COV(XY)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E(XY)-E(X)E(Y)=0。
E{[X-E(X)]}{[Y-E(Y)]}
=E{xy-xE(y)-yE(x)+E(x)E(y)}.【用的多项式乘多项式将它展开】
=E(xy)-E(x)E(y)-E(x)E(y)+E(x)E(y).【.用的是期望的性质E(X+Y）=E(x)+E(Y)、E（C)=C(C为常数）、E(cX)=cE(X)、】
=E(xy)-
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