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掃碼加入卡爾曼濾波（Kalman filtering）是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。數(shù)據(jù)濾波是去除噪聲還原真實數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據(jù)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。由于它便于計算機編程實現(xiàn)，并能夠?qū)ΜF(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進行實時的更新和處理，Kalman濾波是目前應(yīng)用最為廣泛的濾波方法，在通信，導(dǎo)航，制導(dǎo)與控制等多領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用。
卡爾曼濾波（Kalman filtering）是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計也可看作是濾波過程。數(shù)據(jù)濾波是去除噪聲還原真實數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據(jù)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。由于它便于計算機編程實現(xiàn)，并能夠?qū)ΜF(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進行實時的更新和處理，Kalman濾波是目前應(yīng)用最為廣泛的濾波方法，在通信，導(dǎo)航，制導(dǎo)與控制等多領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用。收起
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