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
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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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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卡尔曼滤波 滤波的方法有很多种，针对不同的情况选用的最优滤波方法也是不同的。卡尔曼滤波的特点就是采用递归方法解决线性滤波问题，只需要知道当前的测量值和上一时刻的最优值，就能对此刻进行最优值计算，计算量小，不需要大量储存空间，适合性能不太强的单片机处理。二阶卡尔曼滤波更加可靠，但计算量较大，通常使用的是一阶。分享一个正在研究的文档https://pan.baidu.com/s/11NCpqgciV
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2023-09-30 07:58:16
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文章目录卡尔曼滤波一、滤波效果展示二、简介三、组成1. 预测状态方程（1）目的：（2）方程：（3）备注2. 预测协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注3. 卡尔曼增益方程（1）目的（2）方程（3）备注4. 跟新最优值方程（卡尔曼滤波的输出）（1）目的（2）方程（3）备注5. 更新协方差方程（1）目的（2）方程（3）备注四、C 程序代码实现1. 参数列表2. 代码实现（一维数据滤波）五、发送波形
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2023-08-30 21:15:12
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01 简介：Why MPU6050？MPU 6050等IMU传感器用于自平衡机器人，无人机，智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度，以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向，或者用于Fitbit等可穿戴设备，它使用IMU传感器跟踪运动。MPU6050 它是全球首例整合性 6 轴运动处理组件，俗称的六轴陀螺仪（x y z 三轴的倾斜角度和三
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2023-10-24 07:30:32
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此文章需要有卡尔曼滤波基础知识的储备（因为文中并没有对具体公式推导作详细的说明）卡尔曼滤波能做什么呢？这是一个很好的问题，其实呢，卡尔曼滤波能做的事情很多，这里呢，我参考了多位博主的文章从而得出结论，这里就以我学习的经验来向各位朋友分享我的收获与心得，并且呢，这里我将使用卡尔曼滤波作用在超声波模块测距实例上，对超声波模块测量得到的距离作未滤波与滤波后波形的这样一个对比。废话不多说，咱们先直接上波形
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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一、引言本文以rssi(接收信号强度)滤波为背景，结合卡尔曼的五个公式，设计 rssi 一维卡尔曼滤波器，用MATLAB语言实现一维卡尔曼滤波器，并附上代码和滤波结果图；本文工分为以下几个部分：1、引言2、模型的系统方程和状态方程3、卡尔曼滤波过程及五个基本公式4、公式中每个参数详细注释5、结合rssi滤波实例设计滤波器6、MATLAB实现滤波器 二、模型的系统方程和状态方程系统的状态方
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2024-05-03 07:29:10
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?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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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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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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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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基本思想在实际应用中，常常需要知道实际的物理量的值，但事实上我们很难获得实际系统状态的实际值，因此我们需要对实际物理量的值进行估计。卡尔曼滤波器主要用于对实际系统状态的估计上，其算法思想是：估计值=预测+更新解释：根据系统状态在0,1,…,k-1时刻的估计值，预测k时刻的值x ^ (k|k-1)。再通过k时刻传感器的值来对预测值进行更新，更新的方法是基于最小均方误差原理，最终得到估计值x ^ (k
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2023-11-19 09:50:46
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之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单，只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤。现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧。这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子，原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/首先，第一步是选取状态变量，这里选择系统状态变量为x=[x, y]T ，即状态变量选为鼠标在窗口内的位置。通过鼠标事件响应的回调函数可以获得鼠标
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2023-11-05 22:57:15
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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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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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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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