一维数据的kalman滤波

最新推荐文章于 2025-10-08 20:26:27 发布

原创

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本文介绍了一种适用于一维数据的Kalman滤波算法实现，详细解释了滤波器的工作原理，包括初始化参数、预测和更新步骤。通过设定过程噪声和观测噪声的协方差，算法能有效融合观测值与预测值，提供更准确的状态估计。

//一维数据kalman滤波，假设过程转换和观测转换均为1，且过程控制输入为0
class KalmanFilter
{
   
   
	KalmanFilter()
	{
   
   
		prevData = 0;//存放上一时刻的后验估计值
		P = 10;//存放上一时刻的后验估计协方差
		Q = 0.0001;//存放过程噪声协方差
		R =