1樓:桑龍
卡爾曼濾波是一種的遞迴濾波器,就是通過自回歸就能找到解。
主要目的:從一系列的不完全及包含雜訊的測量中,估計動態系統的狀態。卡爾曼濾波會根據各測量量在不同時間下的值,考慮各時間下的聯合分布,再產生對未知變數的估計。
主要應用:控制系統,訊號處理和及計量經濟學中。主要原因就是簡單好用,1,假設觀測矩陣是線性,2,系統雜訊是高斯的。
這些都大大保證了計算的簡單性,實際應用中,卡爾曼濾波還會假設只與前一幀的訊號相關(先驗分布),所以,進一步簡化了計算過程。同時,它又允許,先驗分布是非高斯的,滿足了我們的日常需求。
除此之外,法爾曼也發展了一些擴充套件或是廣義的卡爾曼濾波,例如運作在非線性糸統的擴充套件卡爾曼濾波及無損卡爾曼濾波。底層的模型類似隱馬爾可夫模型,不過潛在變數的狀態空間是連續的,而且所有潛在變數及可觀測變數都是正態分佈。
An Introduction to the Kalman Filter
The Kalman Filter
還有中文的資料
是翻譯自第乙個鏈結的,感謝Xuchen Yao。
如果還不行,我們還有學習軟體:
Kalman Filter Learning Tool
2樓:小心假設
建議兩篇綜述文章吧:
使用卡爾曼濾波器處理雷射雷達與雷達資料
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阿鑫啊 濾波就是訊號的選擇,將通帶以外的訊號幅值削弱,模擬濾波器是為通帶外的訊號提供乙個對地的低阻抗迴路,因此能量是被訊號源內阻消耗掉了,數字濾波是通過計算將通帶外的訊號幅值減小,數字濾波自然不涉及到能量的問題 如夢亦如幻 我只回答濾波器的本質,濾波器的本質是其實是不同頻率的放大器。頻寬內訊號的放大...