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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# 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：
# 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 |
|------|---
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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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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这两天学习了一些卡尔曼滤波算法的相关知识。相比其它的滤波算法，卡尔曼滤波在对计算量需求非常之低，同时又能达到相当不错的滤波结果。1. 算法原理网上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/对卡尔曼滤波讲解的十分形象透彻，国内也有这篇文章的中文翻译版，链接：，这里还是先简单的介绍一下。卡尔曼滤波实质上就是基于
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2023-08-01 21:44:14
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概述 首先明确一下卡尔曼滤波的基本概念：可参考知乎诸位大神的“如何通俗易懂地描述卡尔曼滤波“，这里我也稍微说明一下。 所谓卡尔曼滤波就是当你在测量一个值时，同时拥有模型估计和直接测量两种方式，但是两种方式都不太准确，于是就可以用卡尔曼增益系数来分配两种方式的可信度权重，以得出新的估计值，并以新估计值为基础，更新卡尔曼增益系数重新分配权重，逐步逼近真实值。卡尔曼增益系数却决于两种方式的方差，哪个更
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2024-02-29 10:54:33
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基本思想 以K-1时刻的最优估计Xk-1为准，预测K时刻的状态变量Xk/k-1，同时又对该状态进行观测，得到观测变量Zk,再在预测与观之间进行分析，或者说是以观测量对预测量进行修正，从而得到K时刻的最优状态估计Xk。具体实例 设一个机器人有两个状态量，分别为位置P,速度V。在这里记为：
一、卡尔曼滤波的作用 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在
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2023-11-02 19:51:39
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卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。 下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔
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2023-09-18 05:12:15
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简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
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2023-12-22 20:11:06
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1 原理理解1.1 比较严谨的理解卡尔曼滤波是一种估计算法，核心思想是在不确定系统中估计出最优状态， 使系统整体误差最小。基本应用场景是：系统有一个预测值和一个观测值， 这个时候就可以用卡尔曼滤波对这2个结果进行一个融合估计。卡尔曼滤波分为2个步骤： 预测和更新预测：更新： 其中：是转态转移矩阵，是控制矩阵，是控制变量， 是状态变量是状态变量协方差矩阵， 为处理噪声协方差矩阵是观测矩阵， 是观测噪
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2023-10-07 17:53:11
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不知道为什么，之前学习卡尔曼滤波器，总感觉差了点什么，很多人只知道是5个公式用一用就好，对于我则是不理解毋宁不用。直到参考上面的才从感性上理解，之前都是理性（公式）。也可能是之前的积累吧。这里没有我自己的东西（如果整理算的话，那算一点），都是上面参考的。 卡尔曼滤波最好的作用是在。。。。。 这里一些介绍就不写了，参考链接很全，下面
卡尔曼滤波算法应用Kalman算法简介Kalman算法应用场景Kalman滤波和贝叶斯滤波的关系Kalman滤波计算步骤Kalman计算公式和opencv对应关系Kalman代码参数Kalman代码步骤Kalman五大过程示意图Kalman参数调整Kalman代码实现 Kalman算法简介1.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
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2023-11-08 23:52:14
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1、理论部分卡尔曼滤波使用的准则是线性最小方差估计（LMMSE），因此，经典卡尔曼滤波适用于线性高斯系统，系统模型如下： W和V分别代表过程噪声和量测噪声，数学期望为0，方差分别为Q和R，X代表系统状态。本文假定已有一定的线性系统基础，因此不对上图中公式做具体介绍。并且本文着重介绍公式的由来、公式为什么是这
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2023-09-18 14:11:55
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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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卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值。它是一种纯粹的时域滤波器。卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用，比如飞行导航控制，机器人运动规划等控制领域。卡尔曼滤波适用于如下系统控制模型： X(K) = AX(K-1) + BU(K-1) + W(K-1); Z(K) = HX(K) + V(K); 其中 A是作用在X(K−1)上的状态变换
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2023-08-29 19:57:38
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# 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
# 使用卡尔曼滤波算法进行数据处理
## 简介
卡尔曼滤波算法是一种用于估计系统状态的算法，它通过融合测量值和系统模型的预测值，来提供对状态的最优估计。在实际应用中，卡尔曼滤波算法被广泛应用于信号处理、导航、机器人等领域。
本文将教你如何在Java中实现卡尔曼滤波算法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 卡尔曼滤波算法的步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
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原创
2023-10-25 18:04:53
127阅读
代码learn_kalman.py#coding=utf-8
import numpy as np
import time
from kinematic_model import freedrop
from controller import kalman_filter
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
import matplotlib as m
原创
2023-08-12 09:27:42
233阅读
