math: 卡尔曼滤波算法原理以及python实例

文章来源维基百科 卡尔曼 滤波 是一种高效率的 递归 滤波 器 （ 自回归 滤波 器 ），它能够从一系列的不完全及包含 噪声 的 测量 中，估计 动态系统 的状态。 卡尔曼 滤波 的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，通过对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的 坐标 及 速度 。在很多工程应用（如 雷达 、 计算机视觉 ）中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼 滤波 也是 控制理论

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