1.卡尔曼原理中值滤波法是一种非线性平滑技术。卡尔曼滤波是一种线性最优滤波器。卡尔曼滤波是一个最优化自回归数据处理算法。 从机器学习和数据挖掘的角度来说，滤波是一个理性智能体为了把握当前状态以便进行理性决策所采取的行动。比如，前两天我们没出门，但是我们可以从房间里观察路上的行人有没有打伞（观测状态）来估计前两天有没有下雨（真实状态）。基于这些情况，现在我们要来
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2024-03-12 04:50:09
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# 卡尔曼滤波去噪
卡尔曼滤波是一种常用的信号处理算法，可以通过组合测量值和先验信息来估计系统的状态。它在许多领域中都有广泛应用，包括机器人技术、自动导航和金融预测等。
## 什么是卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种最优的滤波算法，基于随机系统的状态空间模型。它通过使用最小均方误差准则，根据预测值和测量值的权衡来估计系统的状态。卡尔曼滤波器可以分为两个步骤：预测步骤和更新步骤。
在预测步骤中，卡
原创
2023-09-21 01:23:21
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卡尔曼滤波器算法（The Kalman Filter Algorithm）在这一部分，我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一
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2024-07-04 20:55:16
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一、扩展卡尔曼滤波KF和EKF的公式对比（基本没差别）二、扩展卡尔曼五个公式利用扩展卡尔曼滤波估计四元数。 下图是论文中的截图。可以和前面的卡尔曼滤波估计高度文章的那五个公式对应一下。 观测矩阵的确定。三、代码的实现1. 四元数模长归一化static void NormalizeQuat(arm_matrix_instance_f32 *_q)
{
float norm = invSqrt(_
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2023-12-21 07:46:18
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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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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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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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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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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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# 教你实现Python中的卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波算法是一种利用线性动态系统的状态空间模型对动态或不确定环境下的数据进行估计的重要工具。对于刚入行的小白来说，可能会觉得实现这个算法有些复杂。今天，我们就从头到尾教你如何用Python实现卡尔曼滤波算法。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们先来理解一下实现卡尔曼滤波的步骤。请看以下的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-30 04:40:24
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# 卡尔曼滤波算法的 Python 实现及应用
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于估计动态系统状态的数学方法。其基本思想是，通过一系列观测数据来估计一个变量的真实值，并在每一次新的观测到来时更新这个估计结果。卡尔曼滤波在工程、机器人、金融等领域有广泛的应用。
## 卡尔曼滤波基本原理
卡尔曼滤波算法由两大部分组成：预测步骤和更新步骤。预测步骤是根据上一个状态的估计和系统
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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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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为了在Python编程环境下实现卡尔曼滤波算法，特编写此程序主要用到了以下3个模块numpy（数学计算）pandas（读取数据）matplotlib（画图展示）代码的核心是实现了一个Kf_Params类，该类定义了卡尔曼滤波算法的相关参数然后是实现了一个kf_init()函数，用来初始化卡尔曼滤波算法的相关参数接着实现了一个kf_update()函数，用来更新卡尔曼滤波算法的相关参数最后在主程序中
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2023-08-04 13:53:35
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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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扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,EKF)一种非线性卡尔曼滤波，用来估计均值(mean)和协方差(covariance),广泛用于非线性机器人状态估计、GPS、导航。
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2020-11-23 14:43:00
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简单的介绍一下卡尔曼滤波器的关键的5个公式。引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值： Z(k)=H X(k)+V(k)上两式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系
为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。（为了更明白说明，借助一篇文章中的卡尔曼运算框图，它通过卡尔曼滤波算法将加速度计、电子罗盘测得的数据作为观测值，然后分别与陀螺仪测得的数据进行融合，得到更加精确的姿态数据
