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用python实现卡尔曼滤波器

【卡尔曼滤波器-Python】The g-h filterThe g-h filter是kalman的基本思想。通过经验值来改进测量值，达到滤波的效果。举个例子，假如有一个人有一天的重量是160斤，并且接下来每天的体重都会增加一斤，但是我们通过体重计测得的数据分别如下所示[158.0, 164.2, 160.3, 159.9, 162.1, 164.6,169.6, 167.4, 166.4, 17

用G-H滤波器减少白噪声用G-H滤波器减少白噪声白噪声的模拟不同初值对滤波结果影响白噪声的模拟这里采用numpy.random.randn()函数随机生成期望为0的有限变量，生成的过程即在原始数据上加上随机生成的噪声，定义如下的函数from numpy.random import randndef gen_data(x0,dx,count,noise_factor): return