加入星计划,您可以享受以下权益:

  • 创作内容快速变现
  • 行业影响力扩散
  • 作品版权保护
  • 300W+ 专业用户
  • 1.5W+ 优质创作者
  • 5000+ 长期合作伙伴
立即加入

卡尔曼滤波

加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

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。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术,Kalman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。由于它便于计算机编程实现,并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较好的应用。

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。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术,Kalman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。由于它便于计算机编程实现,并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较好的应用。收起

查看更多
  • 维纳滤波
    维纳滤波(Wiener Filtering)是一种常用的信号处理技术,用于恢复受噪声污染的信号。它在许多领域中都有广泛的应用,如通信系统、图像处理、雷达信号处理等。
  • 卡尔曼滤波
    卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种常用的信号处理和数据估计方法,其主要作用是通过对系统状态进行动态估计,使得系统能够从不确定、噪声干扰等方面中提取出有用的信息。卡尔曼滤波广泛应用于控制、导航、通信等领域中。
  • 卡尔曼滤波是什么 卡尔曼滤波的形式
    卡尔曼滤波是一种常用于估计系统状态的数学算法,它可以通过对系统的测量和控制信号进行不断迭代更新,来预测未来的状态。卡尔曼滤波广泛应用于航空航天、自动控制、机器人技术等领域。本文将介绍卡尔曼滤波的基本原理和形式。
  • 卡尔曼滤波和最小二乘法的区别
    卡尔曼滤波和最小二乘法都是用于估计系统状态的方法,但是它们之间有一些关键的区别。

正在努力加载...