在工程活動中運用kf或者ekf，常常需要判斷當前觀測值的可靠程度。若用乙個不太可靠的觀測值更新模型，往往會產生不太好的結果。
那麼，有沒有一種方式，用來評估觀測值對於模型是否可靠呢？答案：有。
以卡爾曼濾波為例。首先回顧一下卡爾曼濾波的5個方程。如下圖所示。
給定觀察值z。似然估計值的計算方式如下：
其中，
c++**：用opencv實現，變數sk（上圖紅框的值）、i_k（上圖綠框的值）、sk_inv(為sk的逆矩陣）均為矩陣。
float sigma = sqrt(cv::determinant(sk));
float likehood_prod = cv::exp(-0.5*cv::trace(i_k.t()*sk_inv*i_k).val[0]) / (sigma*cv::pow(cv_pi + cv_pi, i_k.rows*0.5));
卡爾曼 Simulink之卡爾曼濾波
卡爾曼濾波主要根據系統狀態方程，通過系統輸入輸出作為觀測資料，來不斷迭代修正預估的邏輯，實現對系統狀態的最優估計。理 式比較複雜，需要花時間去體會理解，想細研究的朋友建議直接去找一篇相關 學習 其實研究之後一天就又忘了 卡爾曼基本迭代公式 基於上面的5個等式，我們可以搭建出卡爾曼濾波的基本模型 為了...
卡爾曼濾波之Opencv（二）
今天研究了一下卡爾曼濾波跟蹤，同時也看了一下卡爾曼濾波opencv的源 總是看懂了，具體原理可以看看。下面是opencv自帶的乙個程式，如下 kalman.cpp 定義控制台應用程式的入口點。include stdafx.h include opencv2 video tracking.hpp in...
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，...