卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。从本质上来讲，滤波就是一个信号处理与变换（去除或减弱不想要的成分，增强所需成分）的过程，这个过程既可以通过硬件来实现，也可以通过软件来实现。卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思
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2023-12-18 21:53:00
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一维卡尔曼滤波 在本章中，我们将在一个维度上推导出卡尔曼滤波。本章的主要目标是简单直观地解释卡尔曼滤波的概念，而不使用可能看起来复杂和令人困惑的数学工具。 我们将逐步推进卡尔曼滤波方程。
卡尔曼滤波 文章目录卡尔曼滤波前言一、什么是卡尔曼滤波二、适用系统1.线性系统叠加性齐次性2.高斯系统3.宏观意义总结 前言卡尔曼滤波（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 系统状态 进行最优估计的算法。 由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是 滤波 过程。 数据滤波是去除 噪声 还原真实数据的一种 数据处理 技
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2023-10-11 22:11:38
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【卡尔曼滤波介绍与原理解析】 卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计，是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁道夫.E.卡尔曼在一次访问NASA的时候，发现阿波罗计划中一个难点是轨道预测问题，因而提出了一种滤波器，可以帮助高效预测轨迹，辅助导航。NASA最终使用了这个滤波器，然后成功实现人类第一次登月计划。卡尔曼滤波器由此得名。什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波器可以用
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2023-12-13 18:13:27
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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。估计一个常数的通常做法是，做多次测量（measurement)，然后使用测量的平均值作为估计值。从统计学的思想上来说，这种做法可以尽量减小估计的误差。这种方法需要等到所有个测量都完成了才能进行估计。而卡尔曼滤波器则是基于当前可用信息对常数的值进行估计，并在进行更多观测（observ
# 利用卡尔曼滤波进行语音降噪的Python实现
语音信号在传输和录制过程中，常常会受到各种噪声的干扰，导致原本清晰的语音信号变得模糊不清。为了解决这一问题，卡尔曼滤波作为一种高效的递归估计算法，能够在动态系统的状态估计中取得良好效果。本文将介绍如何使用卡尔曼滤波对语音信号进行降噪，并提供相应的Python代码示例。
## 卡尔曼滤波的基本原理
卡尔曼滤波的基本思想是通过观察到的噪声信号和已
原创
2024-10-14 07:03:23
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引用知乎中的一段话：“PID和卡尔曼滤波乃是控制工程师的两大法宝。几十年过去了卡尔曼滤波在理论研究上仍然保持着活跃，研究方向包括各种非线性的，噪声统计参数未知的自适应和鲁棒滤波。更重要的是现在计算机的发展将其推向了实用化，包括各种位姿估计，多传感器信息融合，车辆导航等。”这足以看出卡尔曼滤波在控制领域中的重要性，而本篇博客就来简要地分析一下卡尔曼滤波器的基本原理。卡尔曼滤波器首先，我们可以用如下这
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2023-11-10 20:38:33
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文章目录一、适用二、理解1.反馈系统2.卡尔曼滤波又叫数据融合算法3.意义三、公式推导1.过程2.公式用到的变量（1）定义三个列向量（2）三个矩阵（3）估计的状态向量及其协方差（4）噪声及其协方差矩阵（5）卡尔曼增益3.公式意思4.对应代码部分（1）预测predict（2）融合更新correct四、KalmanFilter Class五、魔改例子 一、适用适用于线性系统中。用于一些无法直接测量但
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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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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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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之前我在网上搜索有关卡尔曼滤波器中P，Q，R矩阵的设置，感觉讲述得比较笼统。又因为我要使用雷达目标跟踪方面使用卡尔曼滤波器，因此针对雷达中目标匀速运动的情况来说明一下P，Q，R矩阵的设置。1.卡尔曼滤波器变量转移情况分析首先，我们可以画出卡尔曼滤波器中的变量计算的先后顺序，如下图所示。变量的含义在图后有说明。因为是匀速运动，因此A（运动方程）和H（量测矩阵）都是已知的，特别注意的一点是我的整个过程
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2023-11-09 09:07:23
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对于一个问题的解决，最根本在于怎样对它进行数学建模。对SLAM问题的建模，基本上是基于filter和graph两大类，今天整理了一下，对比两种模型的区别及共性。Kalman filter和Least Square的目标都是误差最小化，Least Square是优化方法中的一种特殊情况，而卡尔曼滤波又是Least Square的一种特殊情况。 优化的目标是一个优化问题的关键，它决定了我们后续的算法
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2024-01-11 15:20:34
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卡尔曼滤波通俗介绍易于理解的介绍，应该是属于文字逻辑，而不是公式逻辑参考文献如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？卡尔曼滤波的作用卡尔曼滤波用于优化我们感兴趣的量，当这些量无法直接测量但可以间接测量时。用于估算系统状态，通过组合各种受噪音的传感器测量值从贝叶斯滤波出发本部分并不需要真正的了解贝叶斯滤波，只需要理解卡尔曼滤波和它的关系，更清晰的理解卡尔曼滤波贝叶斯滤波的工作就是根据不断接收到的新信息
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2024-05-14 21:01:48
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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Xt，存在以下两个问题：经过时间△t后，下个状态Xt+1如何求出？假定已求出Xt+1，在t+1时刻收到传感器的非直接信息Zt+1，如何对状态Xt+1进行更正？这两个问题正是卡尔曼滤波要解决的问题，形式化两个问题如下：预测未来修正当下
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2023-10-07 13:54:52
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废话在学长们不厌其烦地教导后，我想我大概也许可能。。。知道卡尔曼滤波是个什么了，，，，，，我觉得对于我们初学菜鸟入门级别的，可能浅显粗俗的话更容易理解一些。所以，本贴不包含原理以及公式推导，仅是自己的一点心得——关于Kalman滤波的应用（所以写论文的朋友千万不要直接Copy）。如有错误，不吝指正！首先说一下Kalman滤波与非线性优化。Kalman滤波是对问题进行线性处理（一次一阶泰勒展开），非
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2023-09-15 17:12:05
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前言主要讲解当初做飞卡时，直立所用的卡尔曼滤波，本文章只涉及少量理论，主要是公式推导和程序讲解，建议大家事先了解卡尔曼滤波的效果及公式意义。一. 卡尔曼滤波主要公式首先是状态方程和观测方程： x(k) = A · x(k-1) + B · u(k) + w(k) z(k) = H
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2023-08-09 16:44:40
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谈谈卡尔曼滤波器 文章目录谈谈卡尔曼滤波器概念第一次使用卡尔曼滤波器状态观测器卡尔曼滤波器基本思想 很早以前就听过卡尔曼滤波这个概念，但是一直没怎么接触过，而这个东西似乎又涉及挺广的，哪哪都能见到，哪哪都能用。今天想根据我了解的内容做一个整理。 概念卡尔曼滤波（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，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系
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2024-02-22 15:11:26
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前面讲到DeepSORT的核心工作流程：（DeepSORT工作流程） 预测(track)——>观测（detection+数据关联）——>更新 下面我们来看一下算法具体的实现细节吧~主要涉及到卡尔曼滤波怎么进行的预测、如何的进行数据关联一、卡尔曼滤波
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2023-11-11 09:45:49
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最近做卡尔曼滤波跟踪的项目，看原理花了一天，再网上查找并看懂别人的kalman c++代码花了我近三天的时间。卡尔曼滤波就是纸老虎，核心原理不难，核心公式就5个，2个状态预测更新公式，3个矫正公式。这里只讲解线性kalman滤波模型，非线性kalman滤波可以用扩散kalman滤波算法。概述卡尔曼滤波算法从名称上来看落脚点是一个滤波算法，一般的滤波算法都是频域滤波，而卡尔曼滤波算法是一个时域滤波，
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2023-10-23 10:40:06
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