噌胥苑——行思驿站

/*有序向量唯一化：*/

1.首先，根据计算前一次的最优估计值

想深入了解Kalman滤波，在网上寻找了一些资料，有些理解其由来了。在此将该过程中找到的资料分享一下，希望对其他学习者有帮助。Kalman滤波是通过后验状态估计与实际状态值得偏差最小的目标得到的预测方法；使用过程较为简单，基本步骤如下：计算共五部：1.由上一时刻的后验状态估计，通过状态方程计算当前时刻的先验状态估计；2.由上一时刻更新后的后验估计协方差矩阵P，由状态矩阵

奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出

10种软件滤波方法 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）    A、方法：        根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）        每次检测到新值时判断：        如果本次值与上次值之差        如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值    B、优点：        能有效克服因偶然因素