卡爾曼濾波（kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測資料，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測資料中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。雖然卡爾曼濾波在對過去值的估計、對現在值的估計以及對將來值的估計方面都有應用，但是如果直接將卡爾曼濾波運用到**上，其實是很不適用的。在**過程中一般將卡爾曼濾波與arma模型結合，可以對arma模型的**值進行修正，並在一定程度上提公升arma**模型的準確度。
可以在任何含有不確定資訊的動態系統中使用卡爾曼濾波，對系統下一步的走向做出有根據的**，即使伴隨著各種干擾，卡爾曼濾波總是能指出真實發生的情況。
給出第乙個估計值，第乙個估計方差以及高斯雜訊方差，測量值方差，最後將這三個公式放進乙個迭代迴圈裡 。
public class main
system.out.println(list);
system.out.println(alist);
}}
public class kalmanfilter
public integer kalmanfilter(integer oldvalue,integer value)
}
卡爾曼 卡爾曼濾波 1
今天主要介紹一下卡爾曼濾波器，所謂卡爾曼濾波器其實是一種最優化遞迴數字處理演算法 optimal recursive data processing algorithm 卡爾曼濾波器應用 既然我們有了測量儀器，這些測量儀器可以目標給出準確測量值。還需要卡爾曼濾波器進行估計嗎?下面解釋一下為什麼需要卡...
卡爾曼 基礎卡爾曼濾波
卡爾曼濾波器是一種基礎 定位演算法。原理非常簡單易懂。核心過程可以用乙個圖說明 本質上就是這兩個狀態過程的迭代，來逐步的準確定位。更新 更具感測器獲取到比較準確的位置資訊後來更新當前的 問位置，也就是糾正 的錯誤。你可能要問為什麼有感測器的資料了還要進行更新？因為在現實世界中感測器是存在很多雜訊干擾...
卡爾曼濾波
卡爾曼濾波演算法 首先引入乙個離散控制過程的系統，用乙個線性隨機微分方程來描述 x k a x k 1 b u k w k 系統的測量值 z k h x k v k x k 是k時刻的系統狀態，u k 是k時刻對系統的控制量。a和b是系統引數，對於多模型系統，他們為矩陣。z k 是k時刻的測量值，h...