卡尔曼滤波一举例

最新推荐文章于 2025-07-25 15:38:43 发布
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#卡尔曼滤波

博客围绕卡尔曼滤波展开，但具体内容缺失。卡尔曼滤波是信息技术领域重要算法，在信号处理、状态估计等方面有广泛应用。

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【第15话：融合算法】从卡尔曼滤波KF到扩展卡尔曼滤波EKF公式详细推导及代码举例说明
一碗白开水一
08-05 878
扩展卡尔曼滤波（EKF）通过局部线性化处理非线性系统状态估计问题。本文详细推导了从卡尔曼滤波（KF）到EKF的公式转换过程：首先回顾线性KF的预测和更新步骤，然后针对非线性系统引入一阶泰勒展开近似，利用雅可比矩阵实现状态转移函数f和观测函数h的线性化。EKF核心公式包括非线性状态预测、基于雅可比矩阵的协方差传播、以及线性化观测更新。推导过程严谨，最后给出了EKF的完整算法流程和与KF的关键差异，为非线性系统状态估计提供了理论基础。
扩展卡尔曼滤波 (EKF, Extended Kalman Filter) 算法详解及案例分析
qq_42568323的博客
01-15 1869
扩展卡尔曼滤波是一种用于估计非线性动态系统状态的递归算法。其目标是通过结合非线性系统模型和观测数据，估计系统的最优状态。
详解卡尔曼滤波原理
热门推荐
清风莞尔的博客
03-18 43万+
详解卡尔曼滤波原理　　在网上看了不少与卡尔曼滤波相关的博客、论文，要么是只谈理论、缺乏感性，或者有感性认识，缺乏理论推导。能兼顾二者的少之又少，直到我看到了国外的一篇博文，真的惊艳到我了，不得不佩服作者这种细致入微的精神，翻译过来跟大家分享一下，
通俗理解卡尔曼滤波（无人驾驶感知融合的经典算法）
结构之法 算法之道
09-17 4万+
前言 说来惭愧，我个人也算有近10年AI教育经验，中间获得过一些名号，比如北理工校外导师，微软MVP兼优快云技术专家，本博客也有1700多万PV了，在AI圈内还是有很高知名度的。后2015年和团队一块创业创办AI职教平台「七月在线」，至今已近7年，这6 7年我们把AI做透了，同行没做的我们做，同行没有的广度我们有，同行不到的深度我们到。 六年多来，在专注做成人AI职教的同时，面对过很多行业的刺激，但自始至终都坚持专注AI。但过程中越发深刻意识到，AI只有与行业深度结合绑...
卡尔曼滤波
qq_45113223的博客
07-07 5万+
目录1.卡尔曼滤波入门2.学卡尔曼滤波的必备知识2.1.状态空间表达式2.2.高斯分布2.3.方差2.4.超参数2.5.卡尔曼直观图解3.卡尔曼滤波3.1.卡尔曼公式理解3.2.调节超参数3.2.1.Q和R的取值3.2.2.P0和X0的取值3.2.3.卡尔曼滤波的使用...
卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波
秃头小苏的博客
04-06 3499
🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题 🍊往期回顾：霍夫直线检测原理详解   霍夫直线检测代码实战 🍊近期目标：拥有2000粉丝 🍊支持小苏：点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩 🥂原创不易，转载请附上原文链接🥂 文章目录🥗卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波🍦写在前面🍦卡尔曼滤波宏观理解🍦卡尔曼滤波引导小例🍦卡尔曼滤波数据融合小例🍦卡尔曼滤波公式🍦卡尔曼公式应用举例🍦结语🍦参考链接 🥗卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波
【卡尔曼滤波】卡尔曼滤波简单实例
一些笔记
10-24 4780
卡尔曼滤波的一个简单示例，有助于对其的理解。
程序代码篇---卡尔曼滤波与PID
道阻且长，行则将至。
07-25 1095
卡尔曼滤波和PID控制是嵌入式系统中的两种核心技术，但功能截然不同。卡尔曼滤波主要用于状态估计，从噪声数据中提取真实状态（如GPS定位修正）；PID控制则是闭环调节，通过比例、积分、微分运算消除系统误差（如恒温控制）。二者常协同工作：卡尔曼滤波提供精确状态数据，PID根据误差生成控制量。简言之，卡尔曼滤波解决"测不准"问题，PID解决"控不稳"问题，前者是"感知工具"，后者是"调节工具"。
【学习笔记】卡尔曼滤波 Kalman Filter
一些笔记
02-21 3181
对卡尔曼滤波算法的系统学习
卡尔曼滤波算法公式详解及应用（内附完整C代码及注释）
人生的意义在于新的经历
05-28 9015
本文是一篇卡尔曼滤波算法实用指南，通过通俗易懂的方式介绍其核心原理和使用方法。文章首先列出五个核心公式并解释参数意义，强调实际应用而非数学推导。然后通过信号框图展示预测与更新过程的关系，并以匀速直线运动为例说明如何建立状态方程。作者用打靶情景形象解释算法物理意义——用测量值修正预测值得到最优估计。详细说明使用流程：确定观测量/状态量/控制量、计算关键矩阵、初始化参数、迭代计算及参数调节。最后提供单传感器(标量形式)和多传感器融合(矩阵形式)的具体代码实现，帮助读者快速掌握这一广泛应用于导航、控制等领域的优化
卡尔曼滤波的使用举例
VictorHan01的博客
07-06 9299
卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 顺带提一下协方差矩阵，下面会用到。 协方差矩阵： 以下来源：https://blog.youkuaiyun.com/su_bao/article/details/80997077 ...
卡尔曼滤波（2）：卡尔曼滤波与递归计算
tecsai的博客
05-23 677
比较经典的说法是，卡尔曼滤波适用于任何带有不确定性的系统中。那么我们怎么来理解这种不确定性呢？具体来讲，包含以下几种情况。 当前系统不存在完美的数学表达模型，即不能够通过一些数学方式来表达这个系统。 当前系统是不可控的，即其中的状态不能通过外部手段来实现精准控制； 当前系统的状态是不能通过外部手段来精准测量的。 总结一下，如果一个系统不可表达、不可测量也不可控制，那么可以考虑使用卡尔曼滤波来跟踪系统的状态。
卡尔曼滤波-建立卡尔曼滤波直觉
tang_1994的博客
12-27 621
小白读者也能读懂的卡尔曼滤波讲解，卡尔曼滤波作为一种强大的数据融合和数据预测算法，在很多方面都有着不错的运用；用于雷达追踪定位和导航系统、控制系统、计算机图形等等。卡尔曼滤波的核心思想比较简单，核心就是下面图一中的五个公式，更新和预测不停的迭代下去，但是许多书籍和教程并不容易理解。大多数教程都默认读者具备了相应的数学背景（虽然我认为确实是的，但是上来就怼公式真的很难学进去），把公式晾出来之后，就开始推导，我反正很难看进去，而且大都缺乏实用的数值示例让读者更进一步的从实际角度去理解。
卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL的博客
03-07 5710
卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核心优势在于实时性和自适应性。
mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
最新发布
12-15
编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
12-15
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
12-15
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员； 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）
12-15
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波应用举例
05-13
卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波是常用于估计线性和非线性系统状态的方法。其中卡尔曼滤波适用于线性系统，扩展卡尔曼滤波适用于非线性系统。 举个例子，假设我们要对一个无人机进行姿态估计。我们可以将无人机的角度...
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