卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，是一种最优化自回归数据处理算法。 通俗地讲，对系统 \(k-1\) 时刻的状态，我们有两种途径来获得系统 \(k\) 时刻的状态。一种是根据常识或者系统以往的状态表现来预测 \(k ...

，Riccati方程不能用初等积分方法求出它的通解，如果知道它的一个特解，就可以用初等积分方法求出通解 ...

@ 目录 前言 一、常微分方程 二、常微分方程组 1.普通常微分方程组 2.线性常微分方程组 参考书目 前言 本文将介绍如何用matlab求解一阶常微分方程（组）的特解，通解。 如果你对微分方程的常见解法感兴趣 ...

微分方程 1.知识梳理： 关于微分方程，考研中会存在以下几种形式。 1.可分离变量（分离） \[\frac {dy}{dx} = f_1(x) * f_2(y) \] 2.齐次（替换分离） \[\frac {dy}{dx} = f(x, y) \] 3.一阶齐次线性 ...

卡尔曼滤波的推导 1 最小二乘法 在一个线性系统中，若\(x\)为常量，是我们要估计的量，关于\(x\)的观测方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是观测矩阵（或者说算符），\(v\)是噪音，\(y\)是观察量 ...

　　在我总结Kalman filtering之前请允许我发泄一下，网上的各版本的卡尔曼滤波方程的变量字母真是多，而范例却全都是同一个测量气温的简单例子，单纯看书的话公式自己又推不出来，真是日了狗了。 　　好了，说到卡尔曼滤波，我对卡尔曼滤波的初步理解就是（反正这句话也是抄的，看看就好 ...

状态空间模型一般包括一个量测方程 (mesurement equation) 和一个转移方程 (transition equation)，后者描述了状态如何与观测向量之间相互作用。 学习文档：https://drive.google.com/file/d ...

code outputs ...