先用感性的語言來描述一下我的理解：
卡爾曼濾波是基於前乙個可信度以及輸入值與**值的偏差來對當前可信度進行計算，得到可信度後計算出當前值。
卡爾曼模型認為，輸入值的誤差是呈正態分佈的。
貼matlab**，具體內容可以看注釋。
clear ;
close all;
hold on;
grid on;
% axis equal;
data_result = ;%用於儲存資料，繪圖
%初始值
num = 100;%模擬num個步長,每個步長1s
x = 0;%初始位置
q = 0.001;%過程方差 需要標定
m = 0.25;%測量方差
measure = 0; %測量資料
p = 1 ;%初始誤差方差
v = 0.1; %車輛速度，預設是理想值
data(1,1) = 1;%第一列儲存時間
data(1,2) = x;%第二列儲存計算後得到的位置
data(1,3) = measure;%第三列儲存模擬的感測器輸入
for i = 2 : num
p_temp = p + q;%本次計算方差
k = p_temp/(p_temp+m);%本次計算可信度
measure = v * (i - 1) + sqrt(m)*randn();%模擬本次計算的gps定位值
x = x + v + k * (measure - (x +v));%得到本次計算的最終位置
p = (1 - k) * p_temp;%更新方差值
data(i,1) = i;%儲存資料
data(i,2) = x;
data(i,3) = measure;
endplot(data(:,1),data(:,2),'-');%繪製計算曲線
plot(data(:,1),data
卡爾曼濾波簡單理解
卡爾曼濾波是對系統的狀態 如汽車的速度 加速度等 進行最優估計，因為觀測資料中包含雜訊和干擾，所以最優估計也可看作是濾波過程。下面是卡爾曼濾波的兩個例子。例1 估計發動機內部溫度 如果想要測量火箭發動機內部的溫度，可以將感測器放入發動機內部測出內部溫度tin t ti n 但是感測器在內部會損壞無法...
卡爾曼濾波和粒子濾波最直白的解釋
卡爾曼濾波本來是控制系統課上學的，當時就沒學明白，也蒙混過關了，以為以後也不用再見到它了，可惜沒這麼容易，後來學計算機視覺和影象處理，發現用它的地方更多了，沒辦法的時候只好耐心學習和理解了。一直很想把學習的過程記錄一下，讓大家少走彎路，可惜總也沒時間和機會，直到今天。我一直有乙個願望，就是把抽象的理...
卡爾曼濾波的理解
首先了解一下濾波 濾波 filtering is weighting 濾波即加權 濾波的作用就是給不同的訊號分量不同的權重。最簡單的loss pass filter，就是直接把低頻的訊號給0權重，而給高頻部分1權重。常見的貝葉斯濾波和卡爾曼濾波 貝葉斯濾波我覺得關鍵在於對先驗概率和後驗概率的理解上，...