经典滤波方法主要有低通、高通、带通、带阻滤波，相关滤波，限幅滤波，中值滤波，基于拉依达准则的奇异数据滤波，基于中值数绝对偏差的决策滤波，算术平均滤波，滑动平均滤波，加权滑动平均滤波，一价滞后滤波，加权递推平均滤波，消抖滤波，限幅消抖滤波，维纳滤波，卡尔曼滤波等。 现代滤波方法主要有小波滤波，自适应滤波，匹配滤波，最优滤波，卷积滤波，追踪滤波，粒子滤波，相空间滤波，信号盲分离滤波，独立分量滤波，混沌
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2024-06-04 17:17:52
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目录最优线性平滑固定点平滑 挑几个卡尔曼滤波比较典型的应用扩展，希望能够帮助大家在设计卡尔曼滤波器时，对状态方程的建立和量测方程建立的基本方法提供一些思路 最优线性平滑 前面一系列文章，我觉得我已经基本说明白了一件事，卡尔曼滤波是
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2024-04-13 08:41:56
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当看完邓老师的《信息融合滤波理论及其应用》之后，你就会发现信息融合的研究方向就是如下两个方面：1.系统状态的滤波、平滑、估计；2.系统噪声和观测噪声的估计。系统状态的滤波就是根据1,2,.....,t时刻的观测值估计当前t时刻的状态值；系统状态的平滑就是利用1,2,.....t,......t+k时刻的观测值估计当前t时刻的状态值；系统状态的预测就是利用1，2，........t时刻的观测值预测第
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2023-07-26 15:54:30
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最近在看《Learning OpenCV》中Kalman滤波器的内容，个人感觉“Kalman滤波器相关的一些数学知识”小节讲得挺好，能让人宏观上理解这个理论的意思，但是“Kalman方程”小节讲得就有点粗略了，让人不太理解。其实核心就在“Kalman方程”小节的那几个公式，建议大家去看控制方面的书籍，那里面有讲，而且很细致。 如果是自动化专业的本科学生，可以看看《现代控制理论》中的“状态估计”一
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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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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在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯（哈哈，布达佩斯——陈佩斯和他哥哥陈布达名字的根源）。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大
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。近年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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2024-09-05 21:15:39
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卡尔曼滤波是一种高效的递归估计算法，可以用于平滑和预测动态系统的状态。在本篇博文中，我们将详细说明如何在Python中实现卡尔曼滤波轨迹平滑，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践等内容。
## 环境预检
首先，我们需要确保我们的环境能够支持卡尔曼滤波的实现。从硬件配置开始，我们下面的表格概述了典型的最低配置需求：
| 组件 | 最低配置
DEEPSORT关于deepsort源码以及原理的具体讲解，在知乎，CSDN上有很多优秀的回答，在这里主要是我在看完他们的理解之后，将他们的高见串联并加上自己的理解（对Deepsort中使用匈牙利算法以及卡尔曼滤波这两个模块的使用）有些内容改自大佬们的解释，以方便对我自己的理解进行论证。下面开始进入正题。作用视频中不同时刻的同一个人，位置发生了变化，那么是如何关联上的呢？答案就是匈牙利算法和卡尔曼
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2024-09-04 15:24:49
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我必须告诉你卡尔曼滤波器，因为它的作用非常惊人。令人惊讶的是，似乎很少有软件工程师和科学家知道它，这让我感到难过，因为它是一种在存在不确定性的情况下组合信息的通用且强大的工具。有时，它提取准确信息的能力似乎很神奇——如果这听起来像是我说得太多了，那么请看一下之前发布的视频，我演示了一个卡尔曼滤波器来确定自由浮动的方向身体通过看它的速度。完全整洁！1. 卡尔曼滤波器它是什么？你可以在任何你对某个动态
最近有需求，需要对某些特殊的数据抖动进行处理，开始使用了一些算法，效果不太显著。后面使用了卡尔曼滤波算法，完美解决了问题。关于卡尔曼滤波大多数现代系统都搭载上数量众多的传感器，它们通过传感器返回的一系列测量数据来估算一些有用的信息。例如，我们生活上的GPS接收器就是提供位置和速度的装置，它估算的位置和速度就是我们需要的有用数据，而不同时刻的卫星数据就是一系列的测量数据。对于一个跟踪和控制系统来说，
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2023-12-05 20:52:43
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预备知识：卡尔曼滤波的理论知识：具体的理论知识可参考以下博文，非常感谢相关博主的贡献：（1）（2）（3）（4）以一个鼠标追踪的任务分析两种卡尔曼滤波的实现方式：（一）opencv自带的cv2.KalmanFilter具体见博文：该卡尔曼滤波器算法分为两个阶段： 预测predict()：卡尔曼滤波器使用由当前点计算的协方差来估计目标的新位置。 更新correct()：卡尔曼滤波器记录目标的位置，并为
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2024-02-29 11:26:55
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1. 前言卡尔曼滤波是一种用于估计未知状态的滤波算法。它可以从带有噪声的传感器数据中提取出实际的状态变量。卡尔曼滤波的基本思想是使用已知的状态和测量值来预测未来的状态，同时考虑测量噪声和系统噪声对估计值的影响。卡尔曼滤波算法由两个步骤组成：预测和更新；在预测步骤中，卡尔曼滤波器基于先前的状态和系统的动态模型来预测未来的状态。这个预测可以通过使用状态转移矩阵（描述系统的动态行为）和旧状态来完成；在更
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2023-08-04 14:32:33
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pais/batch_rts_smoother/blob/main/lg_batch_rts_smoother.py
原创
2023-02-05 09:57:52
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新的一周开始了。祝大家新的一周工作愉快！上一篇主要讲述的Camshift跟踪算法，这一篇写写Kalman滤波跟踪算法。Kalman滤波算法在无人驾驶方面应用广泛，不仅应用在目标跟踪，也运用在预测目标运动轨迹方面。可能网上的Kalman滤波算法，其他博主已经写过很多了、这方面的文章比较多，大家一搜也能搜一堆，可能写的也有点重复，莫要见怪哈！1.K
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-04-06 22:29:43
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卡尔曼滤波器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。而且由于观测包含系统的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看做是滤波过程。1 卡尔曼滤波的原理与理解1.1 预测假设有一辆小车，其在t时刻的位置为 (假设其在一维直线上运动，则位置可以用数轴上的点表示)，速度为 因此在t时刻小车的状态可用向量表示为 。 但是我们并没有捕捉到一切信息，可能存在外部因素会对
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2024-01-01 14:15:21
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前言写这篇文章是因为自己经过一段时间初步学完了卡尔曼滤波，把自己的一些理解记录下来，针对新手学习，把自己的曾经的困扰以及后来如何理解记录下来，希望能对你有一些启示。文中都用大白话阐述，能够便于理解，就是纯心得记录。本文主要以介绍卡尔曼滤波的五大公式为主，其他算法的解释举例说明网上都非常多，就不复制粘贴赘述了，需要的看这里。因为本人也是小白一枚，如果文章中有出现错误的地方，希望大佬斧正。卡尔曼滤波解
一、两个方程1，系统的状态方程（预测方程） 2，测量方程 其中： 是状态向量； 是状态转移矩阵； 是状态控制向量； 是控制变量矩阵； 是控制系统的噪声，服从高斯分布： 是系统噪声协方差矩阵； 是测量向量； 是状态向量到测量向量的转换矩阵； 是测量的噪声，服从高斯分布： 是测量噪声的协方差矩阵。二、五个公式预测： 更新： 其中：和，分别为k-1时刻与k时刻的后验状态估计，是滤波结果之一，即更新后的结
