卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波算法是一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的算法，是一種最優化自回歸數據處理算法。 通俗地講，對系統 \(k-1\) 時刻的狀態，我們有兩種途徑來獲得系統 \(k\) 時刻的狀態。一種是根據常識或者系統以往的狀態表現來預測 \(k ...

很好的入門資料 向面試官一句話解釋卡爾曼濾波： 用上一次的最優狀態估計和最優估計誤差去計算這一次的先驗狀態估計和先驗誤差估計； 用1得到的本次先驗誤差估計和測量噪聲，得到卡爾曼增益； 用1，2步驟得到所有先驗誤差估計和測量噪聲，得到本次的最優估計。 一句話解釋：對模型的預測 ...

卡爾曼濾波的推導 1 最小二乘法 在一個線性系統中，若\(x\)為常量，是我們要估計的量，關於\(x\)的觀測方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是觀測矩陣（或者說算符），\(v\)是噪音，\(y\)是觀察量 ...

code outputs ...

什么是卡爾曼濾波？ 　　你可以在任何含有不確定信息的動態系統中使用卡爾曼濾波，對系統下一步的走向做出有根據的預測，即使伴隨着各種干擾，卡爾曼濾波總是能指出真實發生的情況。　　在連續變化的系統中使用卡爾曼濾波是非常理想的，它具有占用內存小的優點（除了前一個狀態量外，不需要保留其它歷史數據 ...

　　在我總結Kalman filtering之前請允許我發泄一下，網上的各版本的卡爾曼濾波方程的變量字母真是多，而范例卻全都是同一個測量氣溫的簡單例子，單純看書的話公式自己又推不出來，真是日了狗了。 　　好了，說到卡爾曼濾波，我對卡爾曼濾波的初步理解就是（反正這句話也是抄的，看看就好 ...

這兩天學習了一些卡爾曼濾波算法的相關知識。相比其它的濾波算法，卡爾曼濾波在對計算量需求非常之低，同時又能達到相當不錯的濾波結果。 1. 算法原理 網上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures ...

這兩天學習了一些卡爾曼濾波算法的相關知識。相比其它的濾波算法，卡爾曼濾波在對計算量需求非常之低，同時又能達到相當不錯的濾波結果。 1. 算法原理 網上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures ...