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
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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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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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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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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一、卡尔曼滤波的方程推导 直接从数学公式和概念入手来考虑卡尔曼滤波无疑是一件非常枯燥的事情。为了便于理解，我们仍然从一个现实中的实例开始下面的介绍，这一过程中你所需的预备知识仅仅是高中程度的物理学内容。 假如现在有一辆在路上做直线运动的小车（如下所示），该小车在 t 时刻的状
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2023-10-27 09:39:02
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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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卡尔曼滤波器被称作最优线性滤波器，是利用线性状态方程，对观测值进行最优估计的算法，由于观测数据中包括系统中各种误差的影响，因此最优估计也被看作是滤波过程。在无人驾驶领域当中，我们需要时刻监视车辆的状态并且尽可能估计车辆下一个时刻的状态，以便采取合理的决策，而卡尔曼滤波则正是这样的一种估计算法。本文主要介绍的是线性卡尔曼滤波器，针对非线性系统使用的扩展卡尔曼滤波及无损卡尔曼滤波会在后面的文章中更新。
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2023-11-06 12:37:26
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**标题：Python卡尔曼滤波代码实现教程**
# 引言
Python是一门广泛应用于数据分析和科学计算的编程语言，而卡尔曼滤波是一种常用于测量数据滤波和预测的方法。本文将通过详细步骤和示例代码，教会刚入行的开发者如何在Python中实现卡尔曼滤波算法。
# 卡尔曼滤波简介
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，能够通过将当前的测量值与先前的状态估计值进行加权平均，得到更准确的状态估计值。它基于
原创
2024-01-16 12:20:17
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引言这篇文章将由浅入深，从最简单的信号处理开始，到计算机视觉图像跟踪的应用。该文章使用Python语言，在进行视觉处理时，并未使用opencv自带的api，而是从矩阵运算进行逐步处理，更易于理解。卡尔曼滤波原理网上现在能看到的原理解释都很详细，这里就不多介绍。本人理解卡尔曼滤波的本质就是最优估计，通过实际观测与卡尔曼估计进行加权。这里推荐我看到的比较好的两篇文章。在大多数的卡尔曼滤波的原理介绍&n
# 卡尔曼滤波：用数学方法提高测量数据精度
## 引言
在现实世界中，许多测量数据都包含噪声和不确定性。为了提高测量数据的准确性和可靠性，科学家和工程师一直在寻找有效的方法。其中一种常用的方法是卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波是一种使用数学模型来估计系统状态并减少测量误差的方法。它适用于各种领域，如导航、控制、机器视觉和机器学习等。本文将介绍卡尔曼滤波的原理，并使用Python代码示例来说明其用法。
原创
2023-07-27 05:20:08
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# Python中的卡尔曼滤波：原理与实现
卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的数学算法，常用于处理带有噪声的测量数据。它在诸多领域中得到应用，包括导航、控制系统、经济学等。本文将通过简单的理论讲解和Python示例代码，带你深入了解卡尔曼滤波的基本原理及其应用。
## 一、卡尔曼滤波的基本原理
卡尔曼滤波可以看作是一种递归算法，通过对时间序列数据的观测结果进行更新，逐步估计出系统的真实状
# 卡尔曼滤波：理解与应用
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于状态估计的优化算法，最早由R.E.Kalman在1960年提出，被广泛应用于控制系统、导航系统、机器人等领域。本文将简要介绍卡尔曼滤波的原理，并提供Python代码示例让读者更好地理解和应用该算法。
## 卡尔曼滤波的原理
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，主要用于预测和估计系统的状态。它基于线性系统模型和高斯噪声假设
原创
2023-07-22 02:43:56
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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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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
