卡尔曼滤波（Kalman Filter）

时间 2020-12-29

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为什么需要卡尔曼滤波？看上图，这其实是一个典型的测量模型，我们设y是观测到的值，x是隐变量。举个例子，x表示火箭燃料温度，可惜的是，燃料内部的温度太高，我们没有办法直接测量，只能测量他火箭外围的温度y，因此每一步的测量都伴随着随机误差，那么如何仅使用观测到的数据y来预测真实的x，这就是卡尔曼滤波(filter)所做的事情。 State Space Model 这个图模型有两类概率，第一类是 p

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