专栏链接：https://blog.csdn.net/callmeup/category_12574912.html文章目录专栏介绍重点文章卡尔曼滤波的原理卡尔曼滤波的例程进阶MATLAB编程后续更新专栏介绍本专栏旨在深入探讨卡尔曼滤波及其在各类应用中的实现，尤其是通过MATLAB编程进行的典型案例分析。卡尔曼

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态，即使在噪声的影响下也能做到这一点。它由RudolfE.Kalman于1960年提出，广泛应用于工程和经济学领域，特别是在信号处理和数据分析中。核心思想：卡尔曼滤波器通过一系列测量观察（包含统计噪声）来估计过

卡尔曼滤波卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计系统状态的数学算法，不是类似于高通、低通滤波器那样的频域滤波。卡尔曼滤波基于线性动态系统的假设，它将系统的状态表示为均值和协方差矩阵，通过递归地更新和预测这些值来实现对系统状态的估计。卡尔曼滤波有两个主要的步

实际工程项目中是怎么用卡尔曼滤波的两大难题，一是运动学模型的建立，也就是预测方程。这个一方面可以通过比较细的系统辨识来做，这方面要结合具体的应用背景，不一而足，也是普遍做的比较差的地方。另一方面可用某个传感器的输出来做预测，比较典型的就是用加速度计做预测，再用陀螺

DeepSORT（目标跟踪算法）中卡尔曼增益的理解flyfish先用最简单的例子来理解卡尔曼增益公式(1)首先，通过多次测量一个物理量，并使用取平均值的方式来计算其真实值：x

背景一维卡尔曼滤波的MATLAB例程，​背景为温度估计。代码介绍运行程序后，可以自己输入温度真实值：以20℃为例，得到如下的估计值​：滤波前的值和滤波后的值分别于期望值（真实值）作差，可以得到​误差​曲线图：​误差统计特性源代码程序源码下载：https://download.csdn.net/