1 新來的無損卡爾曼濾波器有什么不一樣呢？ 對於非線性模型，比如我們前面使用的CVTR 經過這樣的模型預測出來的狀態就不會是正態分布的了 那么我們就沒法用傳統的卡爾曼濾波器 當然，可以選擇使用擴展卡爾曼濾波，非線性函數，泰勒展開線性化唄 你願意這么做，也可以，但是你就得算雅克比矩陣 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...