卡尔曼滤波提取斜率

有时，它提取准确信息的能力似乎几乎是不可思议的。如果听起来我讲的太多了，那么请看一下之前 发布的视频 ，其中演示了一个利用卡尔曼滤波观察自由浮动物体的速度来确定它的方向。真棒！你可以在任何含有 不确定信息 的动态...

卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。斯坦利·施密特(Stanley S...

卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法。它是一种迭代算法，重复执行两个步骤：预测和测量更新。预测根据系统动态模型预测下一个时间步的状态，而测量更新基于测量输入校正这个预测值。卡尔曼滤波的主要原理是基于线性高斯模型...

卡尔曼(kalman)滤波 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文: measurement)中，估计动态系统的状态。 应用实例 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对...

这就是卡尔曼滤波的目的---从所有不确定信息中提取有价值的信息。 根据数理统计知识,我们知道这种两个观测值(随机变量)之间的关系可以通过一个协方差矩阵 描述( 图6)。 我们假设系统状态的分布为 高斯分布(正态分布) ,所以在 时刻我...

在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据），并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。根据k-1时刻的系统状态预测k时刻系统状态。考虑...

由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，卡尔曼滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。

这种方法要求信号和噪声都必须是以平稳过程为条件。60年代初，卡尔曼(R．E．Kalman)和布塞(R． S．Bucy)发表了一篇重要的论文《线性滤波和预测 理论的新成果》，提出了一种新的线性滤波和预测理由论，被称之为卡尔曼滤波...

简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至...

卡尔曼于1960年首先解决了对离散时间的线性最佳滤波递推解,通常称为离散卡尔曼滤波器,或简称为卡尔曼滤波器。具有连续时间的线性最佳滤波问题由卡尔曼等人于1961年解决,通常称为连续时间卡尔曼滤波,或卡尔曼-布西滤波。在理论上具有重要...