一、什么是卡尔曼滤波 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优递归数据处理算法）”。 在自然界中往往存在各种不确定性，不管是传感器测量的数据还是系统模型计算得到的数据，往往不是物体真实的值，存在各种各样的干扰，卡尔曼滤波就是从有干扰的数据中获取最优（最接近真实）的数据。二、卡尔曼滤波基础 先来看一个简单的例子，我们用
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2023-12-07 09:40:06
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卡尔曼滤波
详解卡尔曼滤波原理
在网上看了不少与卡尔曼滤波相关的博客、论文，要么是只谈理论、缺乏感性，或者有感性认识，缺乏理论推导。能兼顾二者的少之又少，直到我看到了国外的一篇博文，真的惊艳到我了，不得不佩服作者这种细致入微的精神，翻译过来跟大家分享一下 我不得不说说卡尔曼滤波，因为它能做到的事情简直让人惊叹！意外的是很少有软件工程师和科学家对对它
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2023-08-02 19:50:08
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对于一个正在运动中的小车来说，如何准确的知道它所处的位置？理论家说：我可以通过牛顿公式来计算！实践家说：给它装个GPS不就得了！ 好吧，你们说的听上去都很有道理，但我们到底该相信谁？ 现实情况是：理论家没有考虑到现实存在的摩擦力、空气阻力、时间测量误差等因素，算出来的结果存在较大误差；实践家没有考虑GPS的测量存在较大误差。 这样一说，感觉两位半斤八两，都有误差，感觉
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2023-11-02 17:07:34
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卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。 一. 卡尔曼滤波理论回顾 状态方程： 测量方程： xk是状态向量，zk是测量向量，Ak是状态转移矩阵，uk是控制向量，Bk是控制矩阵，wk是系统误差（噪声），Hk是测量矩阵，vk是测量误差（噪声）。
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2023-10-27 00:12:29
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# 使用JavaScript实现卡尔曼滤波算法的指南
卡尔曼滤波是一种广泛使用的算法，常用于状态估计和数据融合。对于刚入门的开发者来说，理解其基本流程和实现是关键。在本文中，我将带你一步一步了解如何用JavaScript实现卡尔曼滤波算法。
## 整体流程
在开始实现之前，我们先了解一下卡尔曼滤波的整体流程。以下表格展示了各个步骤的简要说明：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
# 使用JavaScript实现卡尔曼滤波预测
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计线性动态系统的状态的算法。它广泛应用于控制、导航和时间序列分析等领域。虽然它的数学基础较为复杂，但我们可以一步一步地实现它。本文将引导你通过JavaScript实现卡尔曼滤波预测，并提供详细的代码和注释。
## 文章结构
下面是我们实现卡尔曼滤波的步骤：
| 步骤
?作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题?往期回顾：霍夫直线检测
原创
精选
2023-04-05 19:47:14
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卡尔曼滤波（Karman Filter）卡尔曼滤波器是什么？对于卡尔曼滤波器，实际上用滤波器来描述卡尔曼滤波器算法其实并不准确。卡尔曼滤波器最好地叫法是最优化递归数字处理算法（Optimal Recursive Data Processing Algorithm）,本质上更加像一个观测器。卡尔曼滤波器的作用？卡尔曼滤波器是用来处理我们生活中的不确定性的算法。我们生活中充满了不确定性，无论是测量的数
本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。控制理论(control theory）是工程学的分支之一，主要应对工程系统控制的问题。比如控制汽车发动机的功率输出，稳定电动机的转速，控制“反应速率”（或化学过程的速度），通过所谓的控制变量（control variables)去控制系统。在控制汽车发动机的功率输出的例子中，控制
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2024-05-23 22:03:11
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一、前言 卡尔曼滤波器是一种最优线性状态估计方法（等价于“在最小均方误差准则下的最佳线性滤波器”），所谓状态估计就是通过数学方法寻求与观测数据最佳拟合的状态向量。 在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所
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2023-08-01 19:24:21
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找遍全网，个人认为这篇讲的最好。卡尔曼滤波是一种在不确定状况下组合多源信息得到所需状态最优估计的一种方法。本文将简要介绍卡尔曼滤波的原理及推导。 什么是卡尔曼滤波首先定义问题：对于某一系统，知道当前状态XtX_t，存在以下两个问题：经过时间 后，下个状态 如何求出？假定已求出 ，在t+1t+1时刻收到传感器的非直接信息 ，如何对状态&
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2024-05-11 12:28:42
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卡尔曼滤波公式及推导1 前言卡尔曼滤波 (Kalman Filter) 是一种关于线性离散系统滤波问题的递推算法。其使用递推的形式对系统的状态进行估计，以测量中产生的误差为依据对估计值进行校正，使被估计的状态不断接近真实值。卡尔曼滤波的基本思想：根据系统的状态空间方程，利用前一时刻系统状态的估计值和当前时刻系统的观测值对状态变量进行最优估计，求出当前时刻系统状态的估计值。假设线性离散系统的状态空间
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2024-01-28 07:30:55
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学习参考：卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现Opencv实现Kalman滤波器opencv中的KF源码分析Opencv-kalman-filter-mouse-tracking理解： 假设：一个小车距离左侧某一物体k时刻的真实位置状态 ,而位置状态观测值为 ,则小车的线性动态系统可表示为： 位置状态的系统预测值： 位置状态的观测值
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2023-08-28 16:25:46
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1.Q、P、R关系P的迭代为P=QTPQ；R为观测的协方差；状态延时高，说明收敛速度慢。 估计参数P越大，收敛的越快。 测量误差R越小，收敛的越快。 调整这两个参数即可，从状态更新上说，测量误差越小，估计参数误差越大，说明我们越相信测量值，自然收敛的快。缺点就是会让系统变化过快，如果测量值更加不准，则精度会下降，系统不够稳定。2.K与Q、R关系k~Q/(R+Q)P0/(Q+R)，收敛的快慢程度。总
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2023-09-26 17:06:02
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自己学习整理卡尔曼滤波算法，从放弃到精通kaerman 滤波算法卡尔曼滤波是非常经典的预测追踪算法，是结合线性系统动态方程的维纳滤波，其实质是线性最小均方差估计器，能够在系统存在噪声和干扰的情况下进行系统状态的最优估计，广泛使用在导航、制导、控制相关领域。使用范围及作用一般的滤波算法是频域滤波，而卡尔曼滤波是时域滤波。
不要求系统的信号和噪声都是平稳的，但默认估计噪声和测量噪声均为白噪声，这样其均
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2023-10-23 09:34:26
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一、Kalman用于解决什么的问题？ 卡尔曼滤波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。 人话： 线性数
过程方程：X(k+1) = A X(k) + B U(k) + W(k) >>>>式1测量测方程：Z(k+1) =  
原创
2016-11-15 23:13:22
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卡尔曼滤波（Kalman filtering...
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2019-07-14 19:52:00
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卡尔曼滤波（Kalman filtering）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 Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波
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2022-03-24 13:40:16
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# JavaScript 卡尔曼滤波算法库简介
卡尔曼滤波是一种广泛应用于信号处理、控制系统以及数据融合领域的算法。它可以通过已有的测量数据来动态估计系统状态，尤其在处理噪声和不确定性时显得尤为有效。本文将介绍如何在JavaScript中使用卡尔曼滤波，并提供相应的代码示例和演示。
## 卡尔曼滤波的基本原理
卡尔曼滤波的核心思想是通过模型的预测和测量的更新来优化状态估计。其基本流程如下：
