Kalman

最新推荐文章于 2026-01-07 18:44:27 发布
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#算法

数学之美在于其严谨准确。
然而现实世界不存在准确，一切的一切都是变动的，随机的。边界条件不封闭。客观规律不收敛。
所以对世界事物的描述只能基于统计学，万事都要加个应该也许可能吧？
好吧，还有另一种说法，如果一切归法，则世间的一切都是既定的，可追溯，可推导。在一切的初始，结局就已经注定。

俗话说的好，如果不知道干啥，就出狼骑，如果不知道咋整，就找高斯。

状态转移矩阵 状态量之间的相互作用
状态控制矩阵&状态控制向量 对状态造成改变的其他因素
协方差矩阵 估计值与真实值差距的估计
测量变换矩阵 真实状态空间映射到测量空间
kalman增益决定到底信谁多一点 真实值与最优估计之差最小，求导数等于零

最优估计k-1 -> 预测值k
观测值k * 预测值k -> 最优估计k
周而复始

盗图一张

 

jun7118
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Kalman详尽原理介绍合集
Mr.邹的博客
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对于线性kalmanLKF、扩展线性kalman EKF、无迹kalman UKF和粒子滤波PF做一个简单深层次的介绍，帮你从本质上剖析原理，
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L_fengzifei的博客
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kalman 滤波
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卡尔曼(Kalman)滤波算法原理、C语言实现及实际应用 文章目录 卡尔曼滤波 一、滤波效果展示 二、简介 三、组成 预测状态方程 （1）目的： （2）方程： （3）备注 预测协方差方程 （1）目的 （2）方程 （3）备注 卡尔曼增益方程 （1）目的 （2）方程 （3）备注 跟新最优值方程（卡尔曼滤波的输出） （1）目的 （2）方程 （3）备注 更新协方差方程 （1）目的 （2）方程 （3）备注...
kalman简单例子——初始化参数对kalman性能的影响
hello world
03-07 2381
参考：
卡尔曼滤波(Kalman Filter)概念介绍及详细公式推导
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05-29 9万+
卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。卡尔曼滤波得名自主要贡献者之一的鲁道夫·卡尔曼。​ 卡尔曼滤波的算法是二步骤的程序。
Kalman滤波C语言和C++版本实现
小武的博客
01-17 8070
写在前面 Kalman滤波的理论是比较有深度的，涉及到很多公式推导，尤其是用到了很多线性代数的知识。 这篇博客是博主基于工作内容实现的，所以主要偏向于应用，代码也是经过无数次验证了的，是比较稳定的，大家可以放心使用，有问题可以留言交流。 关于更深层次的理论推导，这里将不会涉及，但是会推荐几个写的不错的博客供大家参考。 Kalman滤波基本原理 思想 Kalman的思想还是很简洁的，标准卡尔曼滤波的核心思想是：假定观测的系统是线性的，噪声都满足高斯分布。这一刻系统的状态(最优估计)是这一刻的.
Kalman滤波器C语言实现详解
weixin_32673065的博客
06-18 1121
htmltable {th, td {th {pre {简介：本文深入探讨了Kalman滤波，一种广泛应用于导航、控制系统和信号处理的数据估计与预测技术。文章首先介绍Kalman滤波的基本概念和工作流程，然后详细阐述了用C语言实现Kalman滤波的关键要素和步骤，包括矩阵运算、状态转移、观测处理等。最后提供了关于如何在C语言中实现和优化Kalman滤波器的具体指导，及其源代码解析，以及性能优化和应用扩展的建议。
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Kalman滤波器理论与应用——基于MATLAB实现_Kalmanfilter_
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《Kalman滤波器理论与应用——基于MATLAB实现》这本书深入探讨了Kalman滤波器这一经典估计算法，并提供了MATLAB环境下的具体实现方法。Kalman滤波器是信号处理和控制理论中的重要工具，尤其在测量数据融合、导航系统...
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leetcode力扣——135.分发糖果
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