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公司新聞:
- 【卡尔曼滤波】连续 离散线性系统的数学模型_卡尔曼滤波 . . .
而本次研究提出的方法基于连续-离散Cubature卡尔曼滤波（CD-CKF），通过分析发酵过程模型并应用CD-CKF利用高斯近似滤波技术来更新系统状态和协方差，实现了非线性状态估计。
- 24. 卡尔曼滤波器详解——从零开始(4) Kalman Filter from Zero
这篇我们把离散系统版本的Kalman filter完整地推导了一遍，从正交投影的方法，还有直接采用最小方差的方法。 不管哪一种方法，结果都是一样的，由5个差分方程组成，不断迭代，只要初值选择合适，就会最终收敛。
- 离散卡尔曼滤波器的简介与实际应用-CSDN博客
离散卡尔曼滤波器（Discrete Kalman Filter）是一种广泛应用在信号处理和估计理论中的算法，用于在线估计系统状态，即使在存在噪声的情况下也能提供最优的线性估计。
- 卡尔曼滤波-系统方程的离散化 - 知乎
实际应用中给出的随机系统建模多数是实践连续的，为了进行计算器仿真和 Kalman滤波 估计，需要对连续时间系统进行 离散化。 特别是针对噪的等效离散化处理，随机系统与确定性系统存在着显著的区别。
- Kalman Filter 卡尔曼滤波 · Sika
Kalman Filter 算法，是一种递推预测滤波算法，算法中即涉及到滤波，也涉及到对下一时刻数据的预测。 Kalman Filter 由一系列递归数学公式描述。 它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。 卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。 Kalman Filter 也可以被认为是一种数据融合算法（Data fused algorithm），已有50多年的历史，是当今使用最重要和最常见的数据融合算法之一。 Kalman Filter 的巨大成功归功于其小的计算需求，优雅的递归属性以及作为具有高斯误差统计的一维线性系统的最优估计器的状态 [1]。
- 离散随机线性系统的卡尔曼滤波器基本原理及实现
卡尔曼滤波方法是一种递推的状态空间方法，其基本特征是利用状态方程描述状态的转移过程，使用观测方程获得对状态的观测信息。 它只用状态的前一个估计值和最近一个观察值就可以在线性无偏最小方差估计准则下对当前状态作出最优估计。 【对于时变系统来说，状态是关于时间的变量】 【这里，我特别强调一下观察值，必须更新，否则后验估计将不准确（比如突然改变运动方向）。 Opencv的跟踪鼠标例子、和网上流传的小球自由落体跟踪，它的观测值始终在更新】 下面，首先给出描述离散时变线性系统的状态方程和观测方程：
- 离散卡尔曼滤波器算法详解及重要参数 (Q、R、P)的讨论
卡尔曼滤波器是一种强大的数学工具，最初由R E Kalman于1960年提出，用于在数字计算领域高效地处理线性离散数据滤波问题。 它基于递归 算法 ，以最小均方误差的方式估计系统状态，无论系统的精确模型是否已知，都能实现
- Kalman Filter 卡尔曼滤波 基础原理 - 知乎
卡尔曼滤波器解决的问题是：一般地，当可以由上一时刻状态估计当前时刻状态，且可通过传感器测量当前时刻状态，而两种方式都却有误差时，到… 首页
- 【状态估计】【卡尔曼滤波器】基本离散kalman、固定增益 . . .
随着算法的发展，传统的卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）已经衍生出多种变体，包括平方根卡尔曼滤波（Square Root Kalman Filter, SRKF）以及本文所介绍的平方根容积卡尔曼滤波（Square Root Cubature Kalman Filter
- 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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