卡尔曼滤波理论讲解与实例（matlab和python）

理论讲解 卡尔曼滤波属于线性滤波器，它可以在多元不确定信息下通过融合多个信息源来得到一种最优的状态估计。卡尔曼滤波在连续变化的线性系统中表现是非常出色的，因为它考虑了系统过程中存在的一些干扰，比如模型预测干扰 Q Q Q和测量过程干扰 R R R，因此，即使系统中伴随着一些干扰，卡尔曼滤波器也可以比较准确的计算出实际的状态，并且可以对系统未来的运动状态做出合理的预测。卡尔曼滤波器的前提条件是系统是

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