卡尔曼滤波与最小二乘法 - 知乎

最新推荐文章于 2025-05-14 16:27:34 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-14 16:27:34 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67250500
文章标签：

#机器学习 #概率论

博客围绕卡尔曼滤波与最小二乘法展开，虽未给出具体内容，但这两者在信息技术领域尤其是机器学习等方面有重要应用，卡尔曼滤波常用于状态估计，最小二乘法用于数据拟合等。
SLAM面试笔记(3) - 视觉SLAM
几度春风里的博客
04-15 3859
SLAM面试笔记，持续更新中！
数据挖掘与预测分析 读书笔记(四)7种回归模型—1线性回归
m0_55862255的博客
09-17 862
七种回归模型 线性回归（Linear Regression） 逻辑回归（Logistic Regression） 多项式回归（Polynomial Regression） 逐步回归（Stepwise Regression） 岭回归（Ridge Regression） 套索回归（Lasso Regression） 弹性回归（ElasticNet Regression） 在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的...
卡尔曼滤波与经典最小二乘法
09-01
卡尔曼滤波与经典最小二乘法 二者的相关比较
卡尔曼滤波、最小二乘法、维纳滤波之我见
jiaojieran的博客
10-24 4438
卡尔曼滤波、最小二乘法、维纳滤波之我见 频域：最小二乘滤波、维纳滤波； 时域：卡尔曼滤波。 最小二乘滤波与维纳滤波均是对系统的频域特性进行估计，得到系统的传递函数。 卡尔曼滤波对系统的描述，是基于状态空间的描述，即估计系统的内部状态量，进而对系统进行描述。 从方法上讲，最小二乘寻找的是一种投影方法，可以把输出空间投影到输入空间张成的子空间上，并使误差最小（即高最小），关注误差的二范数最小 维纳...
卡尔曼滤波器学习之一最小二乘法
github_15549139的博客
02-03 4562
近期对卡尔曼滤波器很感兴趣，想趁着假期的时候好好学习一下。选择的教材是《Fundamentals of Kalman Filtering A Practical Approach, Third Edition》。本系列按照数据的章节顺序安排内容，本文的内容是书籍的第二章，最小二乘法。 最小二乘法 综述 我们的目标是尽可能的逼近真实信号，通过处理采集来的被噪声污染的信号。主要分为两步：
卡尔曼滤波与最小二乘
qq_15063463的博客
11-12 1360
1. 卡尔曼滤波的核心思想 1.预测+测量反馈 2.协方差矩阵 下图为卡尔曼滤波的核心公式： 2. 最小二乘核心思想：1.递推 2. 最小二乘 下图最小二乘核心公式， 3. 二者差异： 最小二乘的状态x无变化 ...
卡尔曼滤波－转自知乎
KAMITA的博客
10-24 2501
假设你有两个传感器，测的是同一个信号。可是它们每次的读数都不太一样，怎么办？ 取平均。 再假设你知道其中贵的那个传感器应该准一些，便宜的那个应该差一些。那有比取平均更好的办法吗？ 加权平均。 怎么加权？假设两个传感器的误差都符合正态分布，假设你知道这两个正态分布的方差，用这两个方差值，（此处省略若干数学公式），你可以得到一个“最优”的权重。 接下来，重点来了：假设你只
卡尔曼滤波及UKF原理与应用
light169的专栏
07-07 9996
卡尔曼滤波及UKF原理 ​
卡尔曼滤波（Kalman filtering）及相关基础
Kamfai_Row的博客
03-03 1354
卡尔曼滤波（Kalman filtering）基础前言一、SLAM问题的数学表述系统模型二、离散时间线性高斯系统批量式状态估计1.最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）2.贝叶斯推断（Bayesian Inference）三、离散时间线性高斯系统递归式平滑算法1.平滑算法的引出——Cholesky解法2.Rauch-Tung-Striebel平滑算法（RTS Smoother）四、离散时间线性高斯系统的滤波算法卡尔曼滤波（Kalman filtering）总结 前言 参考书籍：
滤波算法整理(含相应c语言及matlab代码)
最新发布
m0_55919967的博客
05-14 1095
本文介绍了多种适用于处理低幅值抖动的滤波算法，包括中值滤波、卡尔曼滤波、指数平滑滤波、双边滤波、自适应滤波和小波滤波，并详细阐述了它们的适用场景和优点。此外，文章还提供了这些滤波算法的代码实现，涵盖了Matlab和C语言的具体应用，如均值滤波、滑动平均滤波等。
卡尔曼滤波的原理说明(通俗易懂)
11-26
为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。
卡尔曼滤波解析
erfsaf的博客
06-09 603
这里写链接内容 　首先，我们引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述： 　　　　　　　　　　X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k) 　　　　　　　　　　Z(k)=HX(k)+V(k) 　　X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为...
最小二乘法和卡尔曼滤波的关系
沧海一帆的专栏
06-05 4513
来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子测量同一个线段的长度，测量值为9.8,9.9,10,10.1,10.2 之所以出现不同的值可能因为：不同厂家的尺子的生产精度不同， 尺子材质不同，热胀冷缩不一样。 总之就是有误差，这种情况下，一般取平均值来作为线段的长度。 可是到底线段的真值是多少呢？用什么方法估计能得到最优估计呢？ 对于这个问题，可以用最小二乘的思路来解决。 换一种思路来思考刚才的问题。 ...
卡尔曼滤波
虎哥的铲屎员
12-26 479
图解部分来自 知乎问题第一个回答的视频部分（感谢作者的翻译）：https://www.zhihu.com/question/23971601 推导部分转自作者白巧克力亦唯心： https://heyijia.blog.youkuaiyun.com/article/details/40899819 卡尔曼滤波一般用于优化估算一些无法直接测量但可以间接测量的量，或用于从受误差影响的传感器测量值中估算出系统状态。 系统的状态可以由状态转移预测得到预测值，及传感器测量得到测量值，但其中都包含噪声，因此需要把这两个值结合得到估
卡尔曼滤波（kalman）相关理论以及与HMM、最小二乘法关系
热门推荐
识物专栏
08-19 1万+
一、什么是卡尔曼滤波 　　在雷达目标跟踪中，通常会用到Kalman滤波来形成航迹，以前没有学过机器学习相关知识，学习Kalman时，总感觉公式看完就忘，而且很多东西云里雾里并不能深入理解，最后也就直接套那几个递推公式了。通过上一篇CRF，我们可以顺便回顾一下HMM，事实上，这几种算法和Kalman之间是有联系的，这个联系，据说是在PRML这本书的第13章里讲的线性动态系统（LDS）讲的，有机会一定好好拜读一下！那么什么是Kalman滤波呢？ 　　首先，简单的理解就是：对于一个目标，它会具有一定的速...
从最小二乘法的角度来理解卡尔曼滤波（1）
二分掌柜的
06-16 1051
flyfish
卡尔曼滤波学习
Hancy99的博客
04-18 112
一文看懂卡尔曼滤波（附全网最详细公式推导和Matlab代码） - 知乎
卡尔曼滤波器（思路整理，算法推导）
weixin_44106555的博客
02-19 1073
卡尔曼滤波器（思路整理，算法推导） 知乎好文：卡尔曼滤波 首先定义好各个变量： 状态的最优估计值：x^t−1,x^t\hat{x}_{t-1}, \hat{x}_{t}x^t−1​,x^t​ 状态的预测值：x^t−\hat{x}^{-}_{t}x^t−​ 状态的真实值：xt−1,xt{x}_{t-1}, x_{t}xt−1​,xt​ 状态的观测值：ztz_{t}zt​ 状态转移矩阵：FFF 控制输入矩阵：BBB 控制变量：utu_{t}ut​ 卡尔曼增益：KKK 状态观测矩阵：HHH 状态转移过程噪声：
从最小二乘法的角度来理解卡尔曼滤波（2）
二分掌柜的
06-16 1432
flyfish
卡尔曼滤波与最小二乘法
09-06
卡尔曼滤波与最小二乘法是两种常用的估计方法，但它们有不同的应用和原理。 卡尔曼滤波是一种递归的状态估计算法，主要用于估计具有线性动力学模型和加性高斯噪声的系统状态。它通过融合传感器测量值和系统模型的预测值，得到对系统状态的最优估计。卡尔曼滤波通过利用系统动力学的信息以及测量噪声的统计特性，可以对噪声进行有效的抑制和滤波，提供更精确的状态估计。 最小二乘法是一种经典的参数估计方法，主要用于解决线性回归问题。它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和，来获得对模型参数的估计。最小二乘法在求解线性回归问题时具有闭式解，计算简单且效果良好。 两者的应用领域有所不同。卡尔曼滤波主要应用于动态系统的状态估计，例如导航、目标跟踪等；而最小二乘法主要应用于参数估计问题，例如线性回归、信号处理等。 总结起来，卡尔曼滤波是一种用于动态系统状态估计的递归算法，而最小二乘法是一种用于参数估计的经典算法。它们在原理和应用上有所差异，但都在不同的领域发挥着重要的作用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值