卡尔曼滤波的解决的本质问题是，在线性高斯模型中，我们不完全相信传感器的测量值，而是认为测量值存在误差。 引入一个预估值，综合两者得到更准确的值。
首先，在学习卡尔曼滤波之前，为了更好的推导卡尔曼模型，我们先对曾经学过的数学知识做复习。
一、知识复习
1、期望
样本遵循一定分布，例如打靶，落点肯定分布在靶心周围， 又例如测量一个长度，长度肯定在标准尺寸附近浮动。 这个值就是期望
对于期望的计算，其实很简单，就是计算样本的平均值。
2、方差
方差是统计学和概率论中反应一组数据的离散程度的度量。
样本方差：
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