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- Kalman filter - Wikipedia
In statistics and control theory, Kalman filtering (also known as linear quadratic estimation) is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, including statistical noise and other inaccuracies, to produce estimates of unknown variables that tend to be more accurate than those based on a single measurement, by estimating
- 卡尔曼滤波 - 维基百科，自由的百科全书
卡尔曼滤波（英语： Kalman filter ）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及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。
- Kalman滤波通俗理解+实际应用 - CSDN博客
在现代信号处理和控制理论中，卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种高效递归滤波器，它能够从一系列包含噪声的测量数据中估计动态系统的状态。 该 算法 由Rudolf E Kalman 于1960年提出，它通过预测和更新两个阶段的循环过程，逐步优化对系统状态的估计。
- 可能是讲解最清楚的Kalman filter - 知乎 - 知乎专栏
下面我们首先说一下Kalman filter的主要思想以及它究竟在做一件什么事。 1 系统结构化的思想（System structure model） Kalman filter 比起之前的滤波器，比如wiener滤波器，有着里程碑式的改变，以前的滤波器都是一个所谓的Black box model，具体的含义可以看下图：
- 卡尔曼滤波 - 百度百科
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。
- 卡尔曼滤波教程 - Kalman Filter
Easy and intuitive Kalman Filter tutorial 第三部分专门讲述非线性卡尔曼滤波，这对完全掌握卡尔曼滤波至关重要，因为实际生活中的系统大部分都是非线性的。这部分从一个问题定义开始，描述线性和非线性系统的差异。
- （二）. 细说Kalman滤波：The Kalman Filter - 王永才 - 博客园
Kalman滤波计算快速，计算复杂度为$O(m^{2 376} + n^2)$，其中$m$是观测的维数；$n$是状态的个数。 对于线性系统，零均值高斯噪声的系统，Kalman是理论上无偏的，最优滤波器。
- 卡尔曼滤波(Kalman Filter)概念介绍及详细公式推导-CSDN博客
卡尔曼滤波（Kalman filter）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及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。 卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以
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