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卡尔曼滤波，也称为线性二次估计（LQE），这种滤波方法以它的主要开发者之一——鲁道夫.E.卡尔曼（RudolphE.Kalman）命名，关于这种滤波器的论文由Swerling(1958)、Kalman(1960)与KalmanandBucy(1961)发表。
卡尔曼滤波是一种最优估计技术，因此卡尔曼滤波器越来越越得到重视。本篇论文在探讨卡尔曼滤波理论的基础上，重点对一维卡尔曼滤波的设计和应用进行了学习探讨，并且在Matlab6.5平台上进行了编程来观察卡尔曼滤波器对实时信号进行处理的过程。
卡尔曼滤波器1简介(BriefIntroduction)在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名RudolfEmilKalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩…
通过卡尔曼滤波进行有效GP回归基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码：[1]A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了KalmanFiltering，《2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。...
Kalman滤波器(1960年论文原文翻译)ANewApproachtoLinearFilteringandPredictionProblems线性滤波与预测问题的一种新方法R.E.KALMAN使用随机过程的Bode-Shannon表示和...
论文研究-卡尔曼滤波与粒子滤波之间模式的优化.pdf2019-09-0801:49:57鉴于卡尔曼滤波(KalmanFilter,KF)和粒子滤波(ParticleFilter,PF)都是贝叶斯估计的一种,粒子...
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